引言：AI工程化部署的挑战与机遇 随着人工智能（AI）技术在金融、医疗、零售、制造等行业的深入渗透，模型从实验阶段走向生产环境已成为企业智能化转型的关键一步。然而，将训练好的机器学习或深度学习模型高效、稳定地部署到线上服务系统中，面临诸多挑战： 性能瓶颈 ：高并发请求下模型推理延

微笑向暖阳 2025-10-31T17:34:26+08:00

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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

时光静好 2025-11-26T19:24:38+08:00

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