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模型移植实战从训练到边缘部署

共计 30 章节
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01
课程导论与部署全景
什么是模型部署？为什么需要边缘部署？…
课程导论部署全景
02
深度学习模型基础回顾
神经网络核心概念 · 卷积与全连接层 · 激活函数与池化
深度学习模型基础…神经网络核心概念
03
训练环境搭建
PyTorch/TensorFlow… · GPU驱动与CUDA配置 · 虚拟环境管理
训练环境搭建PyTorch/Tens…
04
经典模型训练实战
用PyTorch训练一个图像分类模型…
经典模型训练实战PyTorch
05
模型导出与序列化
PyTorch模型保存（.pth） · TorchScript追踪与脚本化 · ONNX导出
模型导出序列化
06
ONNX基础与模型检查
ONNX格式解析 · 使用Netron可视化模型结构 · onnxruntime推理验证
ONNX模型检查
07
模型量化原理
FP32 vs INT8 · 对称/非对称量化 · 量化感知训练（QAT）与训练后量化（…
模型量化原理FP32
08
模型剪枝与蒸馏
结构化剪枝 · 知识蒸馏基础 · 轻量化模型设计思路（MobileNe…
模型剪枝蒸馏
09
模型优化工具链
TensorRT基础 · ONNX Runtime优化 · OpenVINO工具套件
模型优化工具链TensorRT
10
TensorRT实战
ONNX转TensorRT引擎 · 动态shape处理 · FP16/INT8精度配置
TensorRTONNX
11
边缘硬件概览
Jetson系列 · 树莓派 · Intel NUC
边缘硬件概览Jetson
12
Jetson平台部署实战
JetPack SDK安装 · TensorRT on Jetson · DeepStream初步
Jetson平台部署实战
13
树莓派部署实战
TensorFlow Lite on… · OpenCV优化 · 多线程推理
树莓派部署实战TensorFlow
14
RK3588 NPU部署
RKNN工具链安装 · 模型转换 · NPU加速推理
RK3588NPU
15
移动端部署
Android NNAPI · iOS CoreML · TFLite on Mobile
移动端部署Android
16
Web端部署
TensorFlow.js · ONNX Runtime Web · WebAssembly推理
Web端部署
17
模型服务化
Flask/FastAPI搭建推理服… · Docker容器化 · 负载均衡基础
模型服务化Flask/FastAP…
18
边缘端推理框架
NCNN · MNN · TNN等国产推理框架对比与选型
边缘端推理框架NCNN
19
NCNN实战
模型转换（ONNX2NCNN） · NCNN推理代码编写 · ARM汇编优化
NCNNONNX2NCNN
20
MNN实战
MNN模型转换 · MNN推理引擎使用 · 多线程与内存优化
MNN模型转换
21
模型精度验证
部署后精度对比 · 误差分析 · 调试技巧
模型精度验证部署后精度对比
22
性能调优
推理延迟优化 · 吞吐量提升 · 内存占用控制
性能调优推理延迟优化
23
多模型协同
模型流水线 · 异步推理 · 共享内存通信
多模型协同模型流水线
24
边缘端数据处理
图像预处理优化 · 视频流解码 · 传感器数据融合
边缘端数据处理图像预处理优化
25
安全与隐私
模型加密 · TEE可信执行环境 · 联邦学习基础
安全隐私
26
OTA更新与模型管理
远程模型更新 · 版本控制 · A/B测试
OTA更新
27
端侧AI芯片
华为昇腾 · 寒武纪 · 地平线等国产芯片部署实践
AI端侧
28
综合项目一
智能门禁系统（人脸检测+识别 · 从训练到Jetson部署）
综合项目一智能门禁系统
29
综合项目二
工业缺陷检测（YOLOv5训练+量化…
综合项目二YOLOv5
30
课程总结与进阶方向
MLOps · AutoML · 大模型边缘部署展望
课程总结进阶方向