VIP8
本课程属于：008-世界模型与JEPA工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

JEPA模型推理延迟优化实战案例课

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
JEPA模型简介 · 推理延迟优化的意义 · 课程目标与学习路径
课程导入JEPA
02
JEPA模型基础
JEPA架构原理 · 与生成式模型的区别 · 推理计算特点
JEPA模型基础
03
推理延迟基础概念
延迟的定义 · 测量方法 · 影响延迟的关键因素（计算
推理延迟基础概念延迟的定义
04
性能分析工具入门
使用PyTorch Profiler · TensorBoard · Nsight等工具定位推理瓶颈
性能分析工具入门PyTorch
05
模型量化基础
量化原理 · INT8/FP16量化对JEPA推理… · 量化误差控制
模型量化基础量化原理
06
模型剪枝与稀疏化
结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 稀疏化在JEPA中的应用与延迟收益
模型剪枝稀疏化
07
知识蒸馏与轻量化
蒸馏小模型替代大JEPA · 延迟与精度权衡 · 实战案例
知识蒸馏轻量化
08
算子融合与图优化
算子融合技术 · TorchScript/Tensor… · 减少kernel启动开销
算子融合图优化
09
内存优化策略
显存复用 · 内存池 · 减少内存拷贝
内存优化策略显存复用
10
批处理与动态形状
动态batching · 形状优化 · 减少padding开销
批处理动态形状
11
推理引擎选择
PyTorch · ONNX Runtime · TensorRT
推理引擎选择PyTorch
12
GPU优化实战
CUDA优化 · kernel调优 · 多流并发
GPU优化实战
13
CPU推理优化
AVX指令集 · MKL-DNN · 多线程调度
CPU推理优化
14
边缘端部署优化
模型压缩 · 硬件适配 · 边缘推理框架（TFLite
边缘端部署优化模型压缩
15
服务端部署优化
模型并行 · 流水线并行 · 推理服务架构（TorchServe
服务端部署优化模型并行
16
端到端延迟优化案例
从PyTorch模型到TensorR…
端到端延迟优化案…PyTorch
17
量化实战案例
对JEPA模型进行INT8量化 · 对比延迟与精度变化
量化实战案例JEPA
18
剪枝实战案例
对JEPA模型进行结构化剪枝 · 测量推理延迟提升
剪枝实战案例JEPA
19
知识蒸馏实战案例
训练小型JEPA模型 · 部署后延迟对比
知识蒸馏实战案例JEPA
20
TensorRT优化实战
使用TensorRT加速JEPA模型 · 配置动态形状与FP16
TensorRT优化实战
21
ONNX Runtime优化实战
导出ONNX · 使用优化级别 · CPU/GPU执行提供程序
ONNXRuntime
22
推理服务部署实战
使用Triton部署JEPA模型 · 配置动态批处理与并发
推理服务部署实战Triton
23
延迟与吞吐权衡
理解延迟-吞吐曲线 · 如何根据业务需求调整优化策略
延迟吞吐权衡
24
常见问题与调试
量化掉点 · 剪枝后精度下降 · 内存溢出
常见问题调试
25
性能基准测试方法
建立基准 · A/B测试 · 监控指标
性能基准测试方法建立基准
26
多模型协同优化
多个JEPA模型组合推理时的延迟优化 · 模型间通信开销
多模型协同优化JEPA
27
硬件感知优化
针对不同GPU/CPU架构的优化技巧 · 利用硬件特性
硬件感知优化GPU/CPU
28
自动调优与AutoML
使用自动调优工具（如Tuna · Optuna）搜索最优配置
AutoML自动调优
29
综合实战项目
从零优化一个JEPA模型 · 达到延迟目标 · 输出完整报告
综合实战项目JEPA
30
课程总结与进阶方向
回顾核心方法 · 常见误区 · 未来趋势（如动态推理
课程总结进阶方向