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本课程属于：009-大模型服务部署与API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。
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大模型部署FastAPI服务搭建实战资料

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · 大模型部署与FastAPI的整体框架
课程导入学习目标
02
环境准备
Python虚拟环境 · CUDA/CPU环境配置 · 依赖安装与版本管理
环境准备Python
03
大模型基础
Transformer架构 · 主流开源模型（LLaMA · ChatGLM
大模型基础Transformer
04
模型加载与推理
使用HuggingFace Tran… · tokenizer处理 · 单次推理流程
模型加载推理
05
FastAPI入门
FastAPI核心概念 · 路由 · 请求与响应模型
FastAPI核心概念
06
第一个API服务
构建一个简单的文本生成接口 · 实现模型加载与推理的封装
API第一个
07
请求参数设计
使用Pydantic定义请求体 · 参数校验 · 默认值与可选参数
请求参数设计Pydantic
08
响应格式设计
统一响应结构 · 错误码设计 · 流式输出与普通输出的区别
响应格式设计统一响应结构
09
流式输出实现
基于StreamingRespons… · 提升用户体验
流式输出实现StreamingRes…
10
并发与性能优化
异步处理 · 线程池/进程池 · 模型推理的并发控制与队列
并发性能优化
11
模型缓存与内存管理
模型常驻内存 · 显存优化 · 批处理推理与动态batching
模型缓存内存管理
12
API安全与认证
· JWT认证 · 请求频率限制
API安全
13
日志与监控
日志记录 · 请求追踪 · 性能指标（延迟
日志监控
14
错误处理与异常捕获
全局异常处理器 · 自定义异常 · 超时与重试机制
错误处理异常捕获
15
部署到生产环境
使用Uvicorn/Gunicorn… · 多worker配置 · 反向代理（Nginx）
部署到生产环境Uvicorn/Guni…
16
容器化部署
Dockerfile编写 · 镜像构建 · docker-compose编排模型…
容器化部署Dockerfile
17
GPU与多卡部署
多GPU推理 · 模型并行 · 张量并行与推理加速（vLLM
GPU多卡部署
18
模型量化与加速
INT8/FP16量化 · AWQ/量化 · 推理速度与精度权衡
模型量化加速
19
API文档与测试
自动生成Swagger文档 · 使用pytest编写接口测试 · 压力测试（Locust）
API文档
20
前端集成
通过JavaScript调用API · 处理流式响应 · 构建简单聊天界面
前端集成JavaScript
21
案例实战
基于Qwen模型构建一个中文问答AP… · 包含完整前后端交互
案例实战Qwen
22
案例实战
基于LLaMA模型构建一个文本摘要服… · 处理长文本与分块策略
案例实战LLaMA
23
案例实战
多模型路由与动态切换 · 根据请求参数选择不同模型
案例实战多模型路由
24
案例实战
结合向量数据库（如FAISS）实现R…
案例实战FAISS
25
常见问题
模型加载慢 · 显存溢出 · 请求超时
常见问题模型加载慢
26
常见问题
流式输出中断 · 乱码 · 编码问题
常见问题流式输出
27
性能调优
推理延迟优化 · 网络传输优化 · 缓存策略
性能调优推理延迟优化
28
安全加固
模型输出过滤 · 敏感信息脱敏 · 对抗样本防护
安全加固模型输出过滤
29
综合提升
从单机部署到分布式推理 · Kubernetes部署 · 自动扩缩容
综合提升从单机部署到分布…
30
课程总结
知识体系回顾 · 最佳实践 · 未来趋势（多模态
课程总结知识体系回顾