部署与优化

部署与优化领域关注如何将AI模型高效地部署到生产环境，以及如何优化模型性能、资源利用率和用户体验。

主要内容

• 模型部署 - 云服务、边缘设备和混合环境的模型部署方案
• 性能优化 - 量化、剪枝、蒸馏等模型优化技术
• 推理引擎 - ONNX Runtime、TensorRT等高性能推理引擎
• 监控与管理 - 模型性能监控、版本管理和A/B测试

子领域

• 模型部署
• 模型量化与压缩
• 推理优化
• 服务化与扩展
• 成本优化