【人工智能-中级】模型部署与优化：从本地实验到云端与边缘部署

模型部署与优化：从本地实验到云端与边缘部署

在机器学习和深度学习模型训练完成后，如何高效、稳定地将模型部署到生产环境中，是实际应用中的关键环节。模型部署不仅涉及技术实现，还需要考虑性能优化、资源管理和安全性等多方面因素。本文将全面探讨模型部署与优化的相关内容，从本地实验环境到云端与边缘部署，涵盖部署策略、优化技术、常用工具以及实际应用中的注意事项，旨在为读者提供系统而实用的指导。

目录

1. 引言
2. 模型部署的基本概念
   • 部署的重要性
   • 部署类型概述
3. 部署环境
   • 本地部署
   • 云端部署
   • 边缘部署
4. 部署策略
   • 容器化技术（Docker）
   • 无服务器架构（Serverless）
   • 微服务架构
5. 模型优化技术
   • 模型压缩
     • 剪枝（Pruning）
     • 量化（Quantization）
     • 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
   • 硬件加速
     • GPU、TPU、FPGA
   • 高效推理