AI工具开源教程：部署指南 🚀

部署前的准备 🛠️

1. 环境配置

   • 确保已安装 Python 3.8+
   • 配置 Docker 和 Kubernetes 环境（可选）
   • 安装依赖库：pip install torch transformers

2. 模型选择

   • 根据需求选择开源模型（如 Hugging Face 提供的预训练模型）
   • 验证模型兼容性：检查 PyTorch 版本与硬件适配性

部署步骤 📌

1. 本地测试

   python deploy.py --config local
   

   • 使用 Jupyter Notebook 进行调试
   • 配置 TensorBoard 监控训练过程

2. 云端部署

   • 选择 AWS EC2 或 Google Cloud 作为部署平台
   • 使用 Terraform 自动化资源分配

3. 服务配置

   • 部署 FastAPI 接口服务
   • 配置 NGINX 反向代理与负载均衡

常见问题 ⚠️

• Q: 如何处理 GPU 资源不足？
  A: 使用 Docker Swarm 分布式训练或切换到 CPU 模式

• Q: 部署后模型响应延迟高？
  A: 优化 TensorRT 模型或升级 Kubernetes 集群配置

扩展阅读 📚

• 深入理解模型部署架构
• 开源工具对比评测