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出版者:北京希望电子出版社

作者:唐洪浪

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:33.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787900118462

丛书系列:

图书标签:

• Linux
• 操作系统
• 教程
• 实用
• 入门
• 命令行
• Shell
• 服务器
• 网络
• 技术

好的，以下是一本不包含“Linux实用教程”内容的图书简介，字数控制在1500字左右，旨在详细介绍该书的核心内容，避免任何AI痕迹。 --- 《深度学习模型优化与部署实战：从理论到工业级应用》 图书简介 在当今数据驱动的时代，人工智能已不再是实验室中的概念，而是渗透到各行各业的核心生产力。然而，从构建一个初步可用的深度学习模型到将其成功部署到生产环境，中间横亘着一道巨大的鸿沟。模型的准确率固然重要，但其推理速度、资源占用、稳定性和可维护性同样是决定项目成败的关键因素。《深度学习模型优化与部署实战》正是一本旨在弥合这一鸿沟的实践指南。 本书并非一本传统的机器学习理论教科书，它聚焦于“工程化”的视角，深入探讨如何将前沿的深度学习模型从概念验证（PoC）阶段，高效、稳定地推向工业级应用。全书围绕“优化”与“部署”两大核心主线展开，为读者提供一套完整、系统的实战方法论和工具链。 第一部分：模型精炼——性能优化的基石 成功的部署始于高效的模型。本部分深入剖析了当前主流深度学习模型（如Transformer架构、CNNs等）的结构特性，并提供了一套系统的优化策略。 我们首先探讨模型压缩技术。这不仅仅是关于减小模型体积，更是关于在保持或微弱牺牲精度的前提下，显著提升推理速度。书中详细介绍了量化（Quantization）的各种流派，包括训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。我们不仅讲解了8位整数（INT8）量化的原理，还涵盖了混合精度训练（Mixed Precision Training）在不同硬件平台上的实际应用与性能提升案例。此外，模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法、参数共享以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）的实现细节也被详尽阐述。读者将学习如何根据目标部署平台（如移动端、边缘设备或高性能服务器）的特性，选择最合适的压缩策略。 其次，架构的轻量化设计将作为重点内容。我们不会仅仅停留在使用已有的MobileNet或EfficientNet，而是深入分析这些轻量化网络的设计哲学，并指导读者如何基于特定任务需求，设计出定制化的、高效的骨干网络。这包括对深度可分离卷积、注意力机制的有效融合以及新型激活函数的对比分析。 第二部分：加速引擎——异构硬件的极致利用 模型优化后，如何确保其在目标硬件上发挥最大效能是下一阶段的挑战。本部分将读者带入高性能计算（HPC）与异构计算的深水区。 本书花了大量篇幅介绍计算图的重构与优化。主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）的动态图与静态图机制各有优劣。我们重点解析了如何利用ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为中间表示（IR），进行跨框架的转换与标准化。更重要的是，我们将详细演示如何使用算子融合（Operator Fusion）技术，通过自定义内核或使用特定编译器后端，减少内存访问延迟，提升GPU/NPU的计算密度。 针对不同硬件环境，我们提供了专项指导： 1. GPU加速： 深入CUDA/cuDNN的调用机制，讲解如何通过高效的内存管理（如共享内存、常量内存）以及并行策略的调整，最大限度地榨干NVIDIA GPU的吞吐量。 2. CPU优化： 针对资源受限场景，我们将讲解如何利用SIMD指令集（如AVX-512）、多线程并行化（如OpenMP）以及底层BLAS库（如Intel MKL）对模型进行加速。 3. 边缘与嵌入式设备： 针对资源极其有限的场景，我们将剖析TensorRT、OpenVINO等专有推理引擎的内部工作原理，指导读者完成交叉编译和硬件特定的模型编译流程。 第三部分：部署流水线——从脚本到服务的飞跃 模型优化和加速是为部署做准备，本部分是关于如何构建健壮、可扩展的推理服务。 我们将构建一个端到端的模型服务化（Model Serving）框架。读者将学习如何利用TensorFlow Serving、TorchServe或更灵活的NVIDIA Triton Inference Server来管理模型版本、实现蓝绿部署和金丝雀发布。重点在于如何构建高性能的API接口（如gRPC或优化的RESTful API），处理高并发请求。 在弹性伸缩与负载均衡方面，本书结合Docker和Kubernetes（K8s）的最佳实践，详细讲解了如何将模型容器化，并利用K8s的Operator模式实现服务的自动扩缩容。我们讨论了如何在服务网格中集成模型，以实现更细粒度的流量控制和监控。 此外，可观测性（Observability）是工业级部署不可或缺的一环。本书将指导读者如何集成Prometheus和Grafana等工具，实时监控模型的性能指标（如延迟、吞吐量、资源利用率）和业务指标（如漂移检测、错误率）。书中还探讨了模型安全与版本管理的最佳实践，确保部署环境的合规性与可审计性。 读者对象 本书适合有一定Python和深度学习基础的软件工程师、算法工程师、机器学习架构师，以及希望将AI模型落地到实际生产环境中的技术人员。通过本书的学习，读者将能够掌握将前沿AI研究成果转化为高性能、高可靠性工业系统的全套技能。 ---

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