AI模型推理服务化部署最佳实践：从TensorFlow Serving到Kubernetes自动扩缩容 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

边缘计算与AI推理引擎集成方案：TensorFlow Lite在移动端的性能优化实践 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

AI模型推理服务化部署最佳实践：TensorRT与ONNX Runtime性能对比及优化策略 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