引言 随着人工智能技术的快速发展，AI模型在各行各业的应用日益广泛。然而，将训练好的AI模型成功部署到生产环境并提供稳定的服务，一直是AI工程师面临的重要挑战。传统的模型部署方式往往存在扩展性差、维护困难、资源利用率低等问题。本文将深入探讨AI模型推理服务的工业化部署方案，涵盖从

引言：边缘计算与移动AI的崛起 随着物联网（IoT）、5G通信、智能终端设备的飞速发展，人工智能（AI）正从云端走向边缘。传统的AI模型依赖于中心化的云服务器进行训练和推理，但这种架构在面对实时性要求高、数据隐私敏感或网络带宽受限的应用场景时，逐渐暴露出延迟高、成本大、安全性差等

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