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17. TensorRT服务化部署：C++推理服务和Python验证工具

共计 30 章节

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了解TensorRT服务化部署的整体… · 应用场景 · 课程学习路径和最终实战成果

课程导入TensorRT

TensorRT基础回顾

掌握TensorRT的核心概念（En… · Context · Binding

TensorRT基础回顾

环境搭建与工具链

配置CUDA · cuDNN · TensorRT开发环境

环境搭建工具链

ONNX模型转换与优化

学习将PyTorch/TensorF… · 使用trtexec和Python A… · 动态形状设置和Engine生成

ONNX模型转换

C++推理服务架构设计

设计高性能C++推理服务的模块划分（… · 请求队列 · 推理执行

C++推理服务架构设计

TensorRT C++ API详解

掌握C++中创建Runtime · 反序列化Engine · 分配GPU显存

动态形状处理

实现支持动态batch和动态分辨率的… · 在C++服务中正确设置输入输出维度

动态形状处理batch

多模型管理与热更新

设计多模型共存的服务架构 · 实现模型动态加载 · 卸载和热更新

多模型管理热更新

C++ HTTP服务框架选型

对比常用C++ HTTP框架（如cp… · Drogon · Crow）

实现RESTful推理接口

定义标准的推理请求/响应JSON格式 · 实现POST /infer · GET /health等接口

请求预处理与后处理

在C++服务中实现图像解码 · 缩放 · 归一化等预处理

请求预处理后处理

并发与性能优化

使用线程池 · 异步IO · 批处理（batching）策略提升吞…

并发性能优化

GPU资源管理与多流推理

利用CUDA Stream实现多流并… · 优化GPU利用率 · 避免显存碎片和资源竞争

GPU资源管理

服务稳定性与容错

实现请求超时 · 失败重试 · 模型推理异常捕获

服务稳定性容错

日志与监控

在C++服务中集成日志系统（如spd… · 记录请求日志 · 推理耗时

Python验证工具设计

使用Python编写客户端工具 · 发送HTTP请求到C++服务 · 验证推理结果正确性和性能指标

Python验证工具设计

Python端图像预处理与后处理

在Python验证工具中实现与C++… · normalize）和后处理（sof… · top-k）

Python端图像预处理

自动化测试与回归

编写Python脚本进行批量测试 · 对比TensorRT直接推理结果与服… · 实现自动化回归验证

自动化测试回归

性能基准测试

使用Python工具测量服务延迟（P… · 吞吐量（QPS） · GPU利用率

性能基准测试Python

Docker容器化部署

编写Dockerfile打包C++推… · 配置GPU运行时 · 实现一键部署和版本管理

Docker容器化部署

Kubernetes与弹性伸缩

将服务部署到K8s集群 · 配置GPU资源限制 · 水平自动伸缩（HPA）和健康检查

Kubernetes弹性伸缩

安全与认证

为推理服务添加认证 · TLS加密传输 · 防止未授权访问和中间人攻击

常见问题排查

分析C++服务中的常见错误（显存不足 · Engine不匹配 · 内存泄漏

常见问题排查C++

性能调优实战

通过NVIDIA Nsight · TensorRT Profiler等… · 优化预处理

性能调优实战NVIDIA

图像分类服务 · 使用Python验证工具完成端到端部…

案例实战图像分类服务

目标检测服务 · 处理多输出和NMS后处理 · Python工具可视化验证

案例实战目标检测服务

BERT文本分类服务 · 实现NLP模型的TensorRT服务… · Python工具验证准确率

案例实战BERT

构建高可用推理平台：整合多模型 · 负载均衡 · 监控告警

综合项目构建高可用推理平…

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 总结部署经验 · 介绍TensorRT新特性

课程总结进阶方向

结课测试与实战考核

完成一个自定义模型的TensorRT… · 使用Python工具验证功能与性能 · 提交报告

结课测试实战考核