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从训练到部署的模型移植全流程

共计 30 章节
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01
模型部署概述
什么是模型部署 · 部署的挑战与目标 · 全流程概览（训练->优化->转换->…
模型部署概述什么是模型部署
02
训练环境搭建
深度学习框架选择（PyTorch/T… · GPU驱动与CUDA安装 · Docker环境配置
训练环境搭建PyTorch/T
03
模型训练基础
数据集准备与预处理 · 模型定义与训练脚本编写 · 保存训练好的模型（checkpoin…
模型训练基础数据集准备
04
模型评估与验证
验证集指标计算（准确率 · mAP等） · 过拟合与欠拟合诊断
模型评估验证
05
模型剪枝（Pruning）
结构化剪枝与非结构化剪枝原理 · 使用torch.prune进行剪枝 · 剪枝后微调
Pruning模型剪枝
06
模型量化（Quantization）
量化原理（FP32->INT8） · 动态量化与静态量化 · 使用PyTorch量化工具包
Quantization模型量化
07
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
教师-学生网络架构 · 蒸馏损失函数设计 · 蒸馏训练流程
KnowledgeDistillation
08
模型融合与集成
模型集成方法（Bagging/Boo… · ONNX模型合并 · 集成后的推理优化
模型融合集成
09
ONNX模型导出
PyTorch模型转ONNX · TensorFlow模型转ONNX · ONNX算子兼容性检查
ONNX模型导出
10
ONNX模型优化
ONNX Runtime简介 · 图优化与常量折叠 · ONNX Simplifier工具使…
ONNX模型优化
11
TensorRT加速
TensorRT简介与安装 · ONNX转TensorRT引擎 · 动态shape与静态shape处理
TensorRT加速
12
TensorRT高级优化
FP16/INT8精度校准 · 层融合与内核自动调优 · 多流推理
TensorRT高级优化
13
OpenVINO部署
OpenVINO工具套件介绍 · 模型优化器（Model Optimi… · 推理引擎（Inference Eng…
OpenVINO部署
14
TFLite模型转换
TensorFlow模型转TFLit… · 量化选项（FP16/INT8） · TFLite模型验证
TFLite模型转换
15
Core ML模型转换
PyTorch/TensorFlow… · iOS端部署准备 · Core ML模型测试
CoreML
16
NCNN移动端部署
NCNN框架介绍 · 模型转换（onnx2ncnn） · Android/iOS集成
NCNN移动端部署
17
MNN推理框架
MNN框架特点 · 模型转换与优化 · 跨平台部署实践
MNN推理框架
18
TNN推理框架
TNN框架介绍 · 模型转换流程 · 性能调优技巧
TNN推理框架
19
Paddle Lite部署
Paddle Lite框架 · 模型转换（Paddle->Paddl… · 端侧推理
PaddleLite
20
服务端部署（Flask/FastAPI）
RESTful API设计 · 模型加载与推理接口 · 并发请求处理
Flask/FastAP…服务端部署
21
服务端部署（TensorFlow Serving）
模型版本管理 · gRPC与REST接口 · 负载均衡配置
TensorFlowServing
22
服务端部署（TorchServe）
模型归档（.mar） · 推理API · 日志与监控
TorchServe服务端部署
23
边缘设备部署（Jetson系列）
Jetson环境配置 · TensorRT on Jetson · 功耗与性能平衡
Jetson边缘设备部署
24
边缘设备部署（树莓派）
树莓派环境搭建 · TFLite/ONNX Runtim… · 摄像头实时推理
边缘设备部署树莓派
25
模型加密与安全
模型加密方法（AES/RSA） · 混淆与防逆向 · 安全推理环境
模型加密安全
26
模型版本管理与回滚
模型版本号规范 · 模型仓库（Model Registr… · A/B测试与灰度发布
模型版本管理回滚
27
部署监控与日志
推理延迟监控 · 吞吐量统计 · 错误日志收集与告警
部署监控日志
28
持续集成与持续部署（CI/CD）
自动化测试流水线 · 模型自动部署 · 回滚机制
CI/CD持续集成
29
端到端部署案例（图像分类）
从训练到手机端部署全流程 · 性能对比（FP32 vs INT8）
端到端部署案例图像分类
30
端到端部署案例（目标检测）
YOLOv5模型优化与部署 · TensorRT加速实战 · 边缘设备实时推理
端到端部署案例目标检测