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南宁营销型网站建设,建设英文外贸网站,wordpress中标签,连云港中信建设证券网站本文详解AI模型部署全流程#xff0c;包括评估指标、模型格式转换#xff08;PyTorch/TensorFlow到ONNX等#xff09;、优化技术#xff08;量化、剪枝、蒸馏#xff09;及推理引擎选择#xff08;TensorRT、ONNX Runtime等#xff09;。涵盖部署方式与后续封装监控包括评估指标、模型格式转换PyTorch/TensorFlow到ONNX等、优化技术量化、剪枝、蒸馏及推理引擎选择TensorRT、ONNX Runtime等。涵盖部署方式与后续封装监控为开发者提供从评估到部署的完整指导适合AI模型二次开发与部署的工程师参考学习。首先讲为什么写这篇啊因为现在基本上都是开源模型的然后大量的公司需要自己的数据和样本所以非研究院这种基本上都是开源模型二开所以说基本上都是调试出自己的模型部署在自己的显卡上。那么这里就有专门的一个岗位大伙可以去搜叫模型部署的岗位不过只有大公司才会有一般的话都是顺手全干完的。比如我hhh我一个人能顶人家几个有时候能力越大干活越多而不想干活就要装糖然后能力越小所以说能力越大能力越小。ok正式开始啊上面讲了为什么要部署自己的模型这里我默认你知道有ollma这个种东西也默认你已经下载好了模型有自己的显卡。比如说你下载了个各方面都很好的自我感觉良好的模型现在要看他能不能用了一般来说就是模型的数值验证。这里汇总了机器学习中常见的评估指标分类二元分类Accuracy准确率正确预测的比例Precision精确率/查准率预测为正的样本中实际为正的比例Recall召回率/查全率实际为正的样本中被正确预测的比例F1 ScorePrecision和Recall的调和平均AUC-ROCROC曲线下面积衡量分类器整体性能AUC-PR精确率-召回率曲线下面积适用于不平衡数据检测任务计算机视觉mAPMean Average Precision多个类别AP的平均值IoUIntersection over Union预测框与真实框的交并比APAverage Precision单个类别的平均精确率P-R Curve精确率-召回率曲线NLP任务机器翻译/文本生成BLEU基于n-gram精确率的加权几何平均ROUGE基于召回率的评估ROUGE-N, ROUGE-L等METEOR考虑同义词和词干的标准化评分CIDEr专门为图像描述设计的指标语言模型Perplexity困惑度衡量语言模型预测能力的指标越低越好这些随便记一下就行实际上最后训练完都要看这些指标这些个我讲过很多次了但是训练完之后一直没讲。我现在跟你们讲清楚这个时候一般是模型的格式转化。模型格式转换目的将训练框架模型转为通用或推理专用格式比如PyTorch-TorchScript / ONNXTensorFlow-SavedModel / TF Lite / ONNXKeras-HDF5 / SavedModel常规而言只有这几种格式你下来都拿去玩玩我敢说我的教程基本上没有废话我个人自身就不听废话所以只写最简单好懂的你只需要面试讲得出onnxHDF5基本上就有了然后讲下为什么必须要转化啊这个问题我在5月份也提过没想到大模型现在依旧火爆因为剩内存和速度pytorch这种是训练框架远不如onnx这种生产引擎消耗少其次无法发挥出卡的性能假设正常有前置对应知识的工程师他会这么做:导出 → 量化/优化 → 用专用推理引擎部署通用的话是PyTorch/TensorFlow → ONNX → TensorRT/OpenVINO/ONNX Runtime这个玩意是加速器是用来跑onnx文件的基本上加完速快3倍很正常调试的好会来到5-8倍但是我没调出来过-哭泣-。然后一般转化完事了优化一下量化剪枝蒸馏。在下面就是选择推理邀请和部署方式的选择了常规的有tensorRTONNX RuntimeDeepSpeed-Inference正常你用onnx这个就行。这个部署方式内容其实很多我稍微讲讲下期就讲这个REST API HTTP 接口最常用,现在主流的是Flask/FastAPI Gunicorn还有就是边缘部署可以在设备端直接运行比如TFLite, OpenVINO, NCNN是不是感觉要长脑子了还没完呢。再往后就是封装监控日志CI/CD那一套了。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】