部署流程概述
模型部署通常包含以下核心步骤：
- 训练模型 → 通过数据集完成模型训练
- 导出格式 → 使用ONNX/Tensorflow SavedModel等标准格式
- 服务化部署 → 通过Tensorflow Serving/PyTorch Serve等工具
- 推理优化 → 应用量化/剪枝等加速技术
- 监控维护 → 集成Prometheus+Grafana进行性能追踪
常用开源工具对比 📊
| 工具名称 | 适用框架 | 部署方式 | 特点 |
|---|---|---|---|
| TensorFlow Serving | TensorFlow | gRPC/REST API | 高性能，支持多版本模型热更新 |
| PyTorch Serve | PyTorch | REST API | 易于扩展，支持ONNX模型 |
| FastAPI | Python | 服务端 | 轻量级，支持异步处理 |
| ONNX Runtime | 多框架 | 本地/Docker | 跨平台，支持模型量化 |
部署最佳实践 ✅
- 使用Docker容器化部署保证环境一致性
- 部署前进行模型压缩（如TensorRT优化）
- 采用负载均衡提升服务可用性
- 集成CI/CD流水线自动化测试与部署
- 部署后通过模型性能分析工具进行调优