ai模型部署;AI模型部署实战指南：从零到上线

一、部署前的准备工作

1. 硬件配置要求

2. 软件环境搭建

二、模型获取与转换

1. 模型选择

2. 模型格式转换

```python

PyTorch转ONNX示例

torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=13)

```

三、部署方案选择

1. 本地私有化部署

2. 云服务器部署

四、实战部署流程

1. 使用Ollama部署

2. Triton推理服务器部署

```docker

Triton服务器Docker部署示例

FROM nvcr.io/nvidia/tritonserver:22.07-py3

COPY model_repository /models

```

3. API服务化

五、进阶优化技巧

1. 性能优化

```python

with torch.cuda.amp.autocast:

outputs = model.generate(inputs, max_length=100)

2. 知识库集成

3. 模型微调(Fine-tuning)

六、常见问题解决

1. 输入长度限制

2. 部署失败排查

通过以上步骤，您可以完成从零基础到AI模型上线的全流程部署。根据具体需求选择合适的部署方案，并注意模型优化和性能调优，以获得最佳部署效果。