模型部署

PyTorch实战（30）——使用TorchScript和ONNX导出通用PyTorch模型我们已经深入探讨了 PyTorch 模型部署，这可能是将 PyTorch 模型投入生产系统中最关键的一环。在本节中，我们将聚焦另一个重要维度：模型导出。我们已经学习了如何在经典的 Python 脚本环境中保存和加载 PyTorch 模型。但是我们还需要更多的方式来导出 PyTorch 模型，主要是出于以下考虑：

Transformer实战（36）——Transformer模型部署我们已经学习了如何从零开始训练和使用 Transformer 模型，还掌握了如何针对多种任务进行微调。但我们尚未学习如何在实际生产环境中部署这些模型。本节将介绍如何在生产环境中部署基于 Transformer 的自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 解决方案。我们将介绍 TensorFlow Extended (TFX) 作为机器学习部署的解决方案。此外，还会讲解如何通过 FastAPI 等工具将 Transformer 模型作为 API 提供服务。还将了解

快速了解VLLM推理引擎博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

PyTorch实战（29）——使用TorchServe部署PyTorch模型在 PyTorch 深度学习模型部署一节，我们学习了如何使用 Flask 库创建可远程部署、通过网络提供预测服务的模型服务器。在本节中，我们将继续讨论使用 TorchServe 将一个已经训练并测试过的 PyTorch 深度学习模型对象部署到一个独立的环境中，使其能够对新输入数据进行预测或推理。这也称为模型的生产化，即将模型部署到生产系统中。

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ESP32 Edge AI 架构设计：固件、OTA 与端侧推理的完整实践在传统的 IoT 架构中，传感器数据通常被透传至云端进行处理。然而，随着带宽成本的提升、隐私需求的加剧以及实时性要求的演进，边缘 AI（Edge AI）已成为工业与智能家居领域的必然选择。

PyTorch实战（28）——PyTorch深度学习模型部署我们已系统性地探讨了如何使用 PyTorch 训练和测试各类机器学习模型。我们从 PyTorch 的基础组件入手，掌握了高效完成深度学习任务的必备工具；随后深入研究了基于 PyTorch 实现的多种深度学习模型架构及其应用场景。在本节中，我们将重点讨论如何将这些模型投入生产环境。简单来说，就是讨论将一个已经训练并测试过的模型对象部署到一个独立的环境中，使其能够对新输入数据进行预测或推理。这称为模型的生产化，即将模型部署到生产系统中。本节我们将首先构建一个简易的 PyTorch 推理管道：通过输入数据和预

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VLLM部署全部参数详解及其作用说明VLLM（Very Large Language Model）是近年来在大语言模型部署领域备受关注的技术之一。它通过高效的内存管理和推理优化，显著提升了大规模语言模型的部署效率和性能。本文将详细介绍VLLM部署时涉及的所有参数，并解释每个参数的作用，帮助开发者更好地理解与配置。

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Ultralytics 代码库深度解读【六】：数据加载机制深度解析从整个计算机视觉任务的流程分类来说，本篇属于训练部分，准确说是训练的前置工作。正文开始之前，有2点需要说明：

快速搭建Web前端（streamlit使用指南）Streamlit 是一个用于快速搭建Web应用的Python 框架，语法简单，内置多种数据可视化组件，几行代码就可以实现美观的web界面，可以用于交互式数据应用和包装模型部署，而不必担心 Web 开发的技术细节。

大模型应用：大模型的本地 API 服务：FastAPI 封装与接口鉴权.44大模型的里里外外我们都进行了很多细节的讲解，但大模型的部署引用还没有涉及太多，今天我们重点讲一下模型的接口发布，以及利用Postman工具的鉴权调试，Postman 是一款轻量、易用的 API 调试与测试工具，无需编写复杂代码即可快速验证接口的可用性，是本地大模型 API 开发、调试阶段的首选工具。相比于浏览器的自动生成文档页面，Postman 更贴近实际业务中客户端调用 API的真实场景，如后端服务、移动端调用），能直观验证鉴权逻辑、参数传递、返回结果是否符合预期。

【大模型技术学习】大模型压力测试全攻略：以Qwen3-32B为例在大模型落地生产环境的过程中，压力测试是不可或缺的一环——它能帮我们验证模型在高并发场景下的稳定性、响应效率和资源利用率，避免上线后出现服务崩溃、响应超时等问题。本文以阿里通义千问的Qwen3-32B模型为例，从核心指标、环境搭建、代码实现到结果分析，完整讲解大模型压力测试的全流程。

SGLang启动参数详解下面是一个多卡启动的完整命令示例，并简要说明一个关键性能参数的高级用法。以下示例展示了如何在一台机器上使用 2 张 GPU 运行 Llama-3-8B 模型，并进行了关键性能调优：

基于GitHub Actions与算力平台API：构建端到端的模型自动训练与部署流水线在机器学习项目的迭代过程中，持续集成与持续部署（CI/CD）已成为提升团队协作效率和模型交付速度的关键。通过将算力平台的API能力嵌入GitHub Actions工作流，我们可以构建一套端到端的自动化管道，实现从代码提交到模型训练再到服务部署的无缝衔接。

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模型部署在docker中对外提供服务这里采用flask框架实现，项目文件如下： main.pyrequirements.txtDockerfile

主流 LLM 推理/部署框架指标对比主流 LLM 推理/部署框架关键指标上做了对比：吞吐量（Tokens/s）、首 token 响应时间（TTFT，s）、单 token 生成时间（TPOT，ms）、并发能力、推理时 TOKEN 生成效率。注意：这些指标强烈依赖于：模型大小（13B/70B/Chat-style/decoder-only）、硬件（H100/GH200/Blackwell/H20/CPU）、量化与 KV-cache 支持、并发请求分发策略等

九章云极AladdinEdu

GitHub Actions for AI：构建企业级模型CI/CD流水线传统软件工程的CI/CD实践在AI项目中面临严峻挑战。根据2023年State of MLOps报告显示，超过73%的AI项目在生产部署阶段遭遇严重延迟，其中仅有34%的组织建立了成熟的模型交付流水线。AI项目的特殊性主要体现在：

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常用docker命令速查表以下命令支持持续监控模式，可以实时刷新显示：docker stats - 默认持续监控容器资源使用情况（按 Ctrl+C 退出）

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2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比面向开发者的实用指南：探索最新的ASR和TTS技术，助力构建高效的语音应用。随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

基于pth模型文件，使用flask库将服务端部署到开发者电脑目录一.服务端构建1. 依赖导入：搭建开发基础2. Flask 应用初始化：启动 Web 服务的第一步

【AI算力系统设计分析】1000PetaOps 算力云计算系统设计方案（大模型训练推理专项版）随着 GPT-4、Grok 等超大规模语言模型的爆发式发展，训练与推理场景对算力密度、网络带宽、存储性能的需求呈指数级增长。本方案聚焦大模型全生命周期需求，以 NVIDIA H100 GPU 为核心算力载体，深度参考阿里云神龙架构、腾讯云 HCC 高性能集群、xAI Colossus 超算的技术精髓，构建一套具备低延迟互联、高算力持续供给、弹性调度适配的云计算系统，可支撑千亿参数模型训练（如 GPT-4 级）与高并发推理服务，实现训练周期缩短 60%、推理吞吐量提升 3 倍的核心目标。