AI模型部署实战指南：从0到1快速上手

一、硬件准备

AI模型部署对硬件有较高要求，特别是GPU的选择至关重要：

二、软件环境搭建

1. 操作系统：Linux或Windows稳定版本

2. 基础工具：

3. 深度学习框架：

```bash

安装PyTorch

pip install torch torchvision

安装TensorFlow

pip install tensorflow

```

三、模型获取与准备

1. 开源模型选择：

2. 模型格式转换：

四、部署流程

1. 使用Ollama快速部署

```bash

下载模型（以Qwen2.5为例）

ollama pull qwen2.5

运行模型

ollama run qwen2.5

```

这种方法特别适合初学者快速体验

2. 使用LangServe部署服务

```python

from fastapi import FastAPI

from langserve import add_routes

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

app = FastAPI

add_routes(app, ChatOpenAI, path="/openai")

```

启动服务后可通过

3. 高级部署方案

五、优化与监控

1. 性能优化：

2. 评估指标：

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通过以上步骤，您可以从零开始完成AI模型的完整部署流程。根据具体需求，可以选择简单易用的Ollama方案，或是更灵活的自主部署方案。