AI架构师必知必会系列：模型部署与服务化、Mass架构设计方案详解和代码实战指南

已于 2023-12-01 16:36:49 修改
阅读量1.4k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI大模型企业级应用开发实战 文章标签： 大数据 人工智能 语言模型 Java Python 架构设计
于 2023-10-08 01:04:29 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/133663210
本文详细介绍了AI架构师在模型部署与服务化方面的核心概念，包括模型生命周期、核心算法原理、模型配置、存储、服务注册与发现等，并深入探讨了TensorFlow Serving和PaddleServing等模型服务化技术。同时，文章还介绍了Mass架构设计方案，通过代码实例解释了如何将模型部署和封装为服务，确保模型在生产环境中的高效、稳定运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

作者：禅与计算机程序设计艺术

文章目录

AI架构师必知必会系列：模型部署与服务化、Mass架构设计方案详解和代码实战指南

1.背景介绍

如今人工智能技术已经取得了惊人的成就，但随之而来的一个问题就是如何将其应用到实际生产中去。如何让机器学习的模型在部署时能够顺利运行，不出现各种各样的问题，模型能够提供出符合用户需求的预测结果？这一切都需要模型部署与服务化相关技术的配合才能实现。

模型部署主要涉及以下四个方面：

  • 模型训练、选择与优化：这里包括如何选择正确的模型进行训练，模型的超参数设置是否合适等；
  • 模型存储、版本管理：模型的存储需要考虑模型大小、可迁移性等因素；
  • 服务配置与管理：服务配置指的是将模型部署到服务器上并进行相应的环境配置；服务管理则是在线服务常用的功能，比如动态扩容、灰度发布等；
  • 性能调优：如何提升模型的性能，减少响应时间或者降低资源消耗？

在这里插入图片描述

2.核心概念与联系

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【人工智能AI】MaaS：模型即服务的未来已来
AI天才研究院
03-27 2万+
模型即服务是一种云计算模式，它提供了一种将作为服务（MaaS 服务）的方式，允许用户在不需要拥有自己的硬件设备或专业技能的情况下，使用高质量的机器学习算法和模型。。MaaS 已经成为了人工智能和机器学习领域的热门趋势之一，它将对多个行业产生广泛的影响，如医疗保健、金融、零售、自动驾驶等。
【AI模型】AI模型部署概述
DevFrank的博客
05-03 4199
AI模型部署学习
AI部署--技术详解（计算架构、优化技术、部署框架、硬件适配）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-13 704
本文详细介绍了AI模型部署的技术架构与优化方法，涵盖云端、边缘和嵌入式三大计算层级。核心内容包括：1）模型优化技术（量化、剪枝、蒸馏等）；2）主流推理引擎（TensorRT、ONNX Runtime等）；3）硬件加速方案（GPU、NPU、DSP）；4）完整部署流程（训练→优化→转换→部署）。文章通过典型应用案例对比不同场景的部署方案，并展望大模型小型化、端侧生成式AI等未来趋势，为AI工程化落地提供系统性的技术参考。
【AI大模型】-- 应用部署
2401_84205765的博客
09-03 5312
既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。这个数据可以有点偏大，我在实测过程中，部署llama3:14b的大模型，占用了仅16G内存，触发推理时会多一些，这个数据可作为参考。
AI模型部署：Triton Inference Server模型部署框架简介和快速实践
2401_85375298的博客
05-30 1812
Triton Inference Server简介Docker构建Triton Inference Server环境Triton Inference Server部署一个线性模型Triton Inference Server是一款开源的推理服务框架，它的核心库基于C++编写的，旨在在生产环境中提供快速且可扩展的AI推理能力，具有以下优势支持多种深度学习框架：包括PyTorch，Tensorflow，TensorRT，ONNX，OpenVINO等产出的模型文件至此多种机器学习框架。
AI算法模型之应用部署概述
yangbisheng1121的博客
01-04 3720
针对云端部署的框架里，我们可以大致分为两类，一种是主要着力于解决推理性能，提高推理速度的框架，这一类里有诸如tensorflow的tensorflow serving、NVIDIA基于他们tensorRt的Triton(原TensorRt Serving)，onnx-runtime，国内的paddle servering等， 将模型转化为某一特定形式（转化的过程中可能伴有一些优化的操作）， 并对外提供服务，以此来获得相对较高的性能。一是在移动端/边缘端的部署，即嵌入式，通常以SDK形式呈现。
AI模型部署落地综述（ONNX/NCNN/TensorRT等）
欢迎朋友，我是一名十多年开发经验的新手，希望多多指教。
01-05 1734
模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程，是深度学习技术落地的重要流程，本文带你了解模型部署的方方面面，值得各位读者收藏阅读。
牛！手机上轻松部署大模型全攻略！
python1222_的博客
06-12 3286
尽管当前AI的落地应用尚显稀疏，但技术的成长毕竟需要时间，大型模型的高昂推理成本无疑是其普及的桎梏。然而，**正是小模型如Llama 3和Phi3的崭露头角，让我们看到了大模型实用化的曙光。**虽然小模型的训练成本较高，但其低廉的推理成本却为整体经济带来显著的节省，特别是在为海量用户提供服务时，高性能的小模型更让AI挣脱了成本的束缚，灵活应用于各种场景。想象一下，能够根据自身需求在本地部署定制化的AI，其魅力不言而喻！
AI大模型部署：手把手教你大模型部署并使用清华智谱6B大模型
Y525698136的博客
11-16 1137
本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。
AI 框架部署方案之模型部署概述
3D视觉工坊
05-08 3068
0 概述模型训练重点关注的是如何通过训练策略来得到一个性能更好的模型，其过程似乎包含着各种“玄学”，被戏称为“炼丹”。整个流程包含从训练样本的获取（包括数据采集与标注），模型结构的确定，损...
（超详细)AI大模型部署安装,傻瓜式安装配置步骤，解决一切问题
大模型研究中心
09-25 8177
Rerankers是Github上支持rerank模型本地化的一个开源项目，支持不同类型的rerank模型，比如transformer-based, API-based，RankGTP等。我理解transformer-based cross-encoder类型的模型是主流，所以后续采用的也是这种。我了解有限，建议参考github项目文档了解更全面的信息。
从0到1部署一个ai大模型，含环境准备、详细部署过程、安装说明，代码示例
猿脑2.0的博客
06-21 1436
从0到1部署一个AI大模型涉及到多个步骤，包括环境准备、模型选择、框架安装、模型部署和代码示例。以下是一个详细的部署过程，以部署一个基于TensorFlow的图像分类模型为例。
学习AI第一课：本地部署AI大模型
GIS摆渡人
04-12 3253
AI 大模型发展到现在，国内外都有在线和离线版本，那如何在自己本地部署大模型呢？本文分享了一种简单的办法，一起来看看吧。我们经常能看到某某公司开源了一款 AI 大模型的新闻。这些模型都有着超强的能力，从生成大段的文字、逼真的图像，到理解和翻译不同语言，再到创造出令人叹为观止的音乐和艺术作品。对于我们普通人来说，这些高科技听起来不仅遥不可及，而且似乎与我们的日常生活无关，他们像是只有那些天才和大神们才能操作和使用的。
AI之HardWare：人工智能领域之大模型部署两大设计方案(本地搭建服务器+调用云厂商服务)、服务器和硬件相关技术的简介(GPU/TPU/NPU，GeForce【3090-4090】、Tesla【A
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-10 2597
​ AI：人工智能领域之大模型部署两大设计方案(本地搭建服务器+调用云厂商服务)、服务器和硬件相关技术的简介(GPU/TPU、GeForce【3090-4090】/Tesla【A800-A100/V100】)、服务器搭建(GPU集群、节点、GPU卡/显卡)之详细攻略 目录 一、服务器和硬件相关技术的简介 二、本地搭建服务器硬件案例 三、调用云厂商服务 一、服务器和硬件相关技术的简介 0、查看系统的CPU和GPU的运行内存 A1、基于Win
第七章：AI大模型的部署与应用7.1 云端部署
AI天才研究院
01-23 2284
1.背景介绍 1. 背景介绍 随着人工智能(AI)技术的快速发展，越来越多的大型AI模型需要部署到云端，以便在分布式环境中进行训练和推理。云端部署具有许多优势，包括更高的计算能力、更好的资源利用率和更低的运维成本。然而，云端部署也带来了一系列挑战，例如数据安全、模型隐私和计算资源管理等。 在本章中，我们将深入探讨AI大模型的云端部署和应用，涵盖了背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操...
第七章：AI大模型的部署与优化7.1 模型部署7.1.2 云端部署
AI天才研究院
01-19 546
1.背景介绍 1. 背景介绍 随着AI技术的发展，大型模型已经成为了AI研究和应用的重要组成部分。这些模型通常需要大量的计算资源和数据来训练和部署。因此，模型部署和优化成为了一个关键的研究领域。本章将介绍AI大模型的部署与优化，包括模型部署、云端部署以及最佳实践、实际应用场景、工具和资源推荐等。
【AI大模型部署】部署自己的大型语言模型的7种方法，收藏这一篇就够了！！
2401_85325397的博客
01-05 1257
随着GenAI的迅猛发展，大型语言模型（LLM）已成为企业提升竞争力的关键。然而，从零开始构建LLM成本高昂。本文探讨了企业部署LLM的多种高效策略，包括引入聊天机器人、利用应用程序编程接口（API）、采用检索增强生成（RAG）技术、运行本地开源模型、进行微调以及建立模型花园等。这些策略不仅降低了部署成本，还提高了灵活性和安全性。随着GenAI技术的不断成熟，企业应积极采用这些策略，以在激烈的市场竞争中保持领先地位。
AI模型部署实战：利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程
DeepDriving
06-16 2721
随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展，越来越多的AI算法模型被用于目标检测、图像分割、图像生成等任务中，如何高效地在云端或者边缘设备上部署这些模型是工程师迫切需要解决的问题。一个完整的AI模型部署流程一般分为三个阶段：预处理、模型推理、后处理，一般情况下会把模型推理放在GPU或者专用的硬件上进行处理，预处理和后处理则是放在CPU上。对于一个计算机视觉任务来说，预处理和后处理操作往往会消耗较多的CPU资源且非常耗时，这点在嵌入式平台上尤其明显，如果可以将预处理和后处理的这些操作放到GPU。
第八章：AI大模型的部署与优化8.2 模型部署策略8.2.1 部署环境与平台选择
AI天才研究院
02-03 730
1.背景介绍 AI 大模型的部署与优化 - 8.2 模型部署策略 - 8.2.1 部署环境与平台选择 作者：禅与计算机程序设计艺术 8.2.1 部署环境与平台选择
评论 9
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值