📘 边缘计算·大模型部署 实战指南

🧩 30章 · 边缘到端
什么是边缘计算 为什么需要边缘计算 与云计算对比 典型应用场景
Transformer架构回顾 参数量与计算量 模型压缩必要性 常见大模型系列
量化基本概念 对称/非对称量化 精度损失分析 量化感知训练
结构化/非结构化剪枝 剪枝策略与流程 剪枝后微调 剪枝工具介绍
蒸馏基本原理 软标签与硬标签 温度参数作用 蒸馏在边缘部署
MobileNet系列 ShuffleNet系列 EfficientNet系列 轻量Transformer
ONNX简介 PyTorch转ONNX TensorFlow转ONNX 验证与调试
TensorRT简介 模型构建与优化 动态形状支持 INT8量化实战
工具套件介绍 模型优化与转换 推理引擎使用 性能调优技巧
NCNN简介 模型转换与加载 Vulkan加速 移动端部署实战
TFLite格式转换 量化优化 委托加速 Android/iOS集成
CoreML模型转换 Xcode集成 性能优化 Apple Neural Engine
Jetson系列 树莓派 Intel NUC TPU/NPU/FPGA
JetPack SDK TensorRT on Jetson 多模态模型部署 功耗优化
系统配置 模型优化 摄像头推理 性能瓶颈分析
TensorFlow Serving TorchServe ONNX Runtime Server 边缘服务架构
各框架性能对比 框架选型指南 混合部署策略
模型加密技术 安全推理 对抗攻击防御 TEE环境部署
数据预处理优化 数据增强 流式数据处理 缓存策略
模型版本管理 增量更新 回滚机制 OTA系统设计
推理延迟监控 资源使用监控 异常检测 日志收集与分析
模型编排 流水线并行 异步推理 动态调度
联邦学习基础 边缘聚合策略 隐私保护 通信优化
视频解码优化 目标检测部署 跟踪算法部署 实时性保障
语音前端处理 模型优化 流式推理 唤醒词检测
文本分类部署 实体识别部署 对话系统部署 模型量化
图文理解模型 多模态对齐 端侧多模态推理 应用案例
Profiling工具 内存优化 计算图优化 算子融合
功耗模型 动态电压频率调整 任务调度 电池优化
智能门禁系统 边缘端质检系统 智能语音助手 端云协同方案