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Edge AI推理容器镜像构建与依赖裁剪教程

共计 30 章节

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学习目标 · 目标学员 · 课程结构

课程导入学习目标

Edge AI基础概念

边缘计算 · AI推理 · 推理引擎（TensorRT

容器镜像基础

Docker镜像分层原理 · 镜像构建流程 · Dockerfile语法与最佳实践

容器镜像基础Docker

Edge AI推理环境分析

典型推理框架的运行时依赖 · CUDA/cuDNN/TensorR… · CPU/GPU/NPU异构支持

依赖裁剪核心思想

最小化原则 · 依赖分析工具（ldd · pipdeptree

依赖裁剪核心思想最小化原则

基础镜像选择

Alpine · Ubuntu · Debian

基础镜像选择Alpine

多阶段构建入门

多阶段构建原理 · 构建阶段与运行阶段分离 · 使用多阶段构建精简最终镜像

多阶段构建入门多阶段构建原理

Python依赖裁剪

pip安装选项（--no-cache… · --no-deps） · 虚拟环境打包

Python依赖裁剪

系统库依赖裁剪

使用ldd分析二进制依赖 · 拷贝所需动态库 · 处理glibc与musl的差异

系统库依赖裁剪ldd

推理引擎依赖裁剪

TensorRT/ONNX Runt… · 删除不必要的插件与后端

推理引擎依赖裁剪TensorRT/ONN…

模型文件与权重管理

模型格式（ONNX · TensorRT engine · TFLite）

模型文件权重管理

推理代码优化

代码级依赖隔离 · 使用C++/Rust替代Python · 减少运行时解释器开销

推理代码优化代码级依赖隔离

镜像层优化

合并RUN指令 · 清理临时文件 · 使用.dockerignore

镜像层优化RUN

镜像压缩工具

DockerSlim · UPX · zstd压缩

镜像压缩工具DockerSlim

安全与合规裁剪

删除调试工具 · 非root用户运行 · 最小权限

安全合规裁剪

基于TensorRT的YOLOv5推…

案例实战TensorRT

基于ONNX Runtime的BER…

案例实战ONNX

基于OpenVINO的人脸检测镜像构…

案例实战OpenVINO

基于TFLite的移动端模型在边缘设…

案例实战TFLite

GPU与NPU支持

CUDA运行时裁剪 · TensorRT的GPU依赖 · Jetson平台的特殊处理

CPU推理优化

使用MKL-DNN/oneDNN · OpenMP · AVX指令集

CPU推理优化

容器运行时与部署

Docker · containerd · Podman

容器运行时部署

镜像仓库与分发

私有仓库 · 镜像标签管理 · 离线分发

镜像仓库分发

性能测试与调优

镜像大小与启动时间 · 推理延迟与吞吐量 · 资源占用评估

性能测试调优

常见问题与解决方案

依赖缺失 · 版本冲突 · glibc兼容

常见问题解决方案

自动化构建与CI/CD

使用GitHub Actions/G… · 自动化依赖裁剪 · 镜像质量门禁

CI/CD自动化构建

从零构建一个生产级Edge AI推理… · 包含模型 · 推理服务

综合实战Edge

课程总结与进阶

回顾核心技能 · 常见陷阱 · 推荐学习资源

课程总结进阶

独立完成一个Edge AI推理镜像的… · 提交镜像大小对比报告与性能测试结果

项目作业Edge

考试与认证

理论题 · 实操题 · 镜像构建与裁剪的评分标准