引言：AI工程化的挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始将AI模型应用于实际业务场景中。然而，从实验室到生产环境的跨越并非易事。 AI工程化 （AI Engineering）正是解决这一“最后一公里”问题的核心路径——它强调的是如何将训练好的模型高效、稳定、可

引言：AI推理服务化的背景与挑战 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域的应用日益广泛。然而，从训练到实际生产环境中的部署，存在一个关键环节—— 模型推理服务化 （Inference Serving）。这一过程不仅要求模型具备高

引言：AI模型从实验到生产的挑战 在人工智能（AI）领域，模型的训练与实验往往只是整个生命周期的开端。真正决定AI项目成败的关键，在于如何将训练好的模型 稳定、高效、可扩展地部署到生产环境中 。随着企业对AI服务响应速度、可用性、资源利用率的要求不断提高，传统的单机部署或简单容器

标签 ：AI工程化, MLOps, CI/CD, 模型部署, 架构设计 简介 ：构建完整的AI模型工程化部署体系，涵盖从数据预处理、模型训练、版本管理到自动化部署的全流程CI/CD设计，介绍如何将机器学习模型高效、稳定地投入生产环境，提升AI项目交付效率。 一、引言：为什么需要A

引言：从模型能力到企业价值的跨越 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解、生成和推理能力上的持续突破，其在企业级场景中的应用已从“概念验证”走向“规模化落地”。然而，将一个通用预训练模型转化为满足特定业务需求的生产系统，涉及复杂的工

引言：从模型训练到生产部署的挑战 在人工智能（AI）项目中，模型训练只是旅程的一半。真正决定一个模型是否具备业务价值的关键在于 如何将其高效、稳定、可扩展地部署到生产环境 。随着深度学习模型复杂度的提升和应用场景的多样化，传统的单机推理方式已无法满足高并发、低延迟、弹性伸缩等现代

引言：云原生时代下的AI部署挑战与机遇 随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型正从研究实验室走向大规模工业级应用。然而，将一个训练完成的机器学习模型成功部署到生产环境，并实现持续迭代、稳定运行和高效资源利用，已成为企业面临的核心挑战之一。 传统的模型部署方式往往依赖于手动配置服

引言：从训练到服务——模型部署的挑战与机遇 在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，模型训练已不再是唯一的技术瓶颈。随着深度学习模型复杂度的提升，如何将训练好的模型高效、稳定地部署到生产环境中，已成为企业构建智能系统的核心环节之一。传统的“训练—评估—离线推理”模式已无法满足实时性

引言 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI应用引入到生产环境中。然而，传统的AI应用部署方式面临着诸多挑战：资源调度复杂、扩展性差、版本管理困难等。Kubernetes作为云原生时代的标准容器编排平台，为AI应用的部署和管理提供了全新的解决方案。 本文将深入探讨如

引言 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI模型投入生产环境。然而，从模型训练到实际部署的过程中，往往面临着诸多挑战。TensorFlow Serving作为Google推出的模型服务框架，为AI模型的生产部署提供了强有力的支持。但在实际应用中，如何确保模型服务的高