标签：模型

2025-11-21andy阅读(111)评论(0)

模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度，尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包，但在现代PyT...

2025-11-20andy阅读(101)评论(0)

在边缘计算（Edge AI）场景中，模型部署面临着严苛的资源限制，包括低功耗、低延迟以及有限的计算能力。直接部署训练好的PyTorch或TensorFlow模型往往效率低下。本文将聚焦于Intel的OpenVINO™工具链，详细介绍如何通过...

2025-11-19andy阅读(107)评论(0)

在AI模型部署中，确保新模型版本的稳定性和性能至关重要。直接将新模型全面上线（Big Bang Release）风险极高。A/B测试和Canary发布是两种主流的渐进式发布策略，它们允许我们在生产环境中安全地验证新模型。 我们将重点介绍如何...

2025-11-18andy阅读(127)评论(0)

在AI模型部署中，推理延迟和吞吐量是决定用户体验和运营成本的关键因素。对于在NVIDIA GPU上运行的模型，想要获得极致的性能，NVIDIA TensorRT是事实上的标准优化工具。然而，直接使用TensorRT API进行部署往往涉及复...

2025-11-18andy阅读(122)评论(0)

作为AI基础设施的核心组件，NVIDIA Triton Inference Server（TIS）是解决高并发、低延迟模型部署挑战的利器。要充分发挥现代GPU的性能潜力，仅仅部署模型是不够的，我们必须精确控制模型的并发度（Concurren...

2025-11-17andy阅读(130)评论(0)

在现代AI基础设施中，部署多个模型并确保请求能够快速、准确地被路由到目标模型是一个核心挑战。传统的Web框架路由机制（如用户请求到Controller）在高性能推理场景中显得不足。NVIDIA Triton Inference Server...

2025-11-14andy阅读(115)评论(0)

NVIDIA Triton Inference Server是高性能AI模型部署的核心工具。对于初学者和希望快速验证部署环境的工程师来说，理解并运行官方提供的样例模型是至关重要的第一步。本文将指导您如何获取官方模型仓库，并部署运行最基础的i...

2025-11-14andy阅读(134)评论(0)

为什么大模型需要护栏？ 大语言模型（LLMs）的强大能力在商业应用中带来了革命性的变革，但同时也引入了风险：模型幻觉（hallucination）、安全漏洞、恶意提示注入（prompt injection）以及偏离业务逻辑。在生产环境中部署...