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AI靶点模型本地部署与验证教程

共计 30 章节

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AI靶点模型概述

什么是靶点模型 · 靶点发现流程 · 模型在药物研发中的价值

AI靶点模型概述

本地部署的硬件选型

CPU/GPU/内存/存储要求 · 常见配置推荐 · 异构计算考量

本地部署的硬件选…CPU/GPU

操作系统与环境准备

Linux（Ubuntu/CentO… · 驱动与内核配置 · Windows/WSL2备选方案

操作系统环境准备

Conda虚拟环境搭建

Miniconda安装 · 环境创建与切换 · 常用包的版本管理

Conda虚拟环境搭建

深度学习框架安装

PyTorch/TensorFlow… · CUDA与cuDNN的版本匹配

深度学习框架安装PyTorch/Tens…

模型格式转换工具

ONNX · TorchScript · TensorRT的基本概念与安装

模型格式转换工具ONNX

获取预训练靶点模型

从公开仓库（Hugging Face · Model Zoo）下载模型

获取预训练靶点模…Hugging

模型结构解析

使用Netron或代码查看模型输入输… · 架构细节

模型结构解析Netron

模型量化基础

FP32/FP16/INT8量化原理 · 精度与速度权衡

模型量化基础FP32/FP16/IN…

ONNX Runtime部署

ONNX模型导出 · Runtime的C++/Python…

模型转换（trtexec） · 动态形状配置 · 性能调优

Intel平台优化 · 模型中间表示（IR） · 推理流程

Triton Inference Server部署

容器化部署 · 多模型管理 · 并发请求处理

TritonInference

自定义推理引擎

基于LibTorch/TensorF…

自定义推理引擎LibTorch/Ten…

验证数据集构建

靶点验证数据的来源 · 预处理 · 划分训练/测试集

验证数据集构建靶点验证数据的来…

推理精度验证

对比原始框架输出与部署引擎输出的误差…

推理精度验证对比原始框架输出

性能基准测试

吞吐量 · 延迟 · 内存占用的测量方法与工具（perf

性能基准测试吞吐量

端到端流程测试

输入数据流水线 · 预处理-推理-后处理的集成测试

端到端流程测试输入数据流水线

错误排查与日志分析

常见报错（OOM · 算子不支持） · 日志级别设置

错误排查日志分析

安全与权限管理

模型文件加密 · API鉴权 · 沙箱运行环境

安全权限管理

容器化部署

Docker镜像构建 · Kubernetes集群编排 · 资源限制

容器化部署Docker

自动化模型更新 · 回归测试流水线设计

多模型版本管理

模型仓库（MLflow/DVC） · 版本回滚策略

多模型版本管理MLflow/DVC

Jetson/RK3588等边缘设备…

Web端推理服务

Flask/FastAPI封装RES… · Swagger文档

Web端推理服务

批量推理与流式推理

批处理策略 · 动态批处理 · 实时流处理

批量推理流式推理

模型热更新

不停止服务替换模型 · 蓝绿部署 · 灰度发布

模型热更新不停止服务替换模…

监控与告警

Prometheus+Grafana… · 异常检测

典型案例实战

AlphaFold本地部署与验证 · 药物-靶点亲和力预测模型部署

典型案例实战AlphaFold

总结与最佳实践

部署流程梳理 · 常见陷阱 · 未来趋势（Triton + Tens…

最佳实践部署流程梳理