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多GPU模型推理服务API封装与部署优化

共计 30 章节

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课程介绍与目标

概述课程内容 · 目标读者（具备Python和深度学习… · 学习路径

课程介绍目标

服务化API基础概念

RESTful与gRPC对比 · API网关作用 · 同步/异步调用模型

RESTful API设计原则

资源命名 · HTTP动词 · 状态码

Flask框架快速搭建推理API

路由 · 请求解析 · 模型加载

FastAPI异步支持及性能优势

异步路由 · 依赖注入 · Pydantic模型

FastAPI异步支持

模型序列化与加载

PyTorch的TorchScrip… · TensorFlow SavedMo… · ONNX导出与加载

模型序列化加载

单GPU推理API实现

GPU显存管理 · 设备设置 · batch推理

多GPU推理基础

数据并行（DP） · 模型并行（MP） · 流水线并行概念

GPU推理基础

PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)

初始化 · 模型包装 · 数据加载

PyTorchDistributed

使用Ray Serve进行分布式推理

Ray框架简介 · 部署模型 · 配置并行

NVIDIA Triton Inference Server介绍

架构 · 支持框架 · 模型仓库

Triton部署多模型和多GPU

模型配置（config.pbtxt） · GPU分配 · 动态批处理参数设置

Triton动态批处理与并发

延迟-吞吐权衡 · 调度策略 · 性能监控仪表板

Triton动态批处理

gRPC协议与protobuf定义

gRPC vs REST性能对比 · .proto文件编写 · 生成客户端/服务端代码

基于gRPC的推理API封装

实现gRPC服务端 · 流式推理 · 双向流通信

负载均衡器（Nginx, HAProxy）配置

反向代理 · 健康检查 · 会话保持

使用Docker容器化推理服务

Dockerfile编写（多阶段构建… · GPU驱动传递 · 环境变量管理

Docker Compose多服务编排

定义推理服务 · 监控服务 · 数据库服务

Kubernetes基本概念与部署

Pod · Deployment · Service

Kubernetes基本概念

Kubernetes Service与Ingress暴露API

ClusterIP · NodePort · LoadBalancer类型

KubernetesService

自动扩缩容 (HPA)

基于CPU/GPU利用率的水平扩缩 · 自定义指标（Prometheus A…

HPA自动扩缩容

GPU资源管理与调度

Kubernetes device… · NVIDIA GPU Operato… · 显存与算力隔离

GPU资源管理

性能监控与日志收集

Prometheus指标暴露（模型延… · 吞吐 · GPU利用率）

性能监控日志收集

模型版本管理与回滚

模型仓库版本号策略 · 蓝绿部署 · 金丝雀发布

模型版本管理回滚

异步推理与消息队列

Kafka/RabbitMQ集成 · 生产者-消费者模式 · 结果回调与状态通知

异步推理消息队列

请求认证与安全

JWT令牌生成与验证 · API Key管理 · TLS传输加密

请求认证安全

多GPU推理的常见坑与调优

数据加载瓶颈 · 梯度同步开销 · 显存碎片

GPU推理的常见坑

大规模部署案例

弹性推理集群设计 · Spot实例容错 · 地域多活架构

大规模部署案例弹性推理集群设计

成本优化与GPU利用率提升

混合精度推理 · 模型量化 · batch打包

GPU成本优化

课程总结与未来趋势

回顾核心内容 · 展望异构计算 · Serverless推理

课程总结未来趋势