AI 工程与部署

没有一种模型部署方式对所有场景最佳。本文从进程内推理、通用Web服务、专用模型服务器和边缘部署比较，并设计版本、批处理、伸缩与可观测性。

给生成器的next方法加锁只能串行取数，不能自动获得正确并发或更高吞吐。本文比较tf.data与PyDataset，处理随机性、进程复制、批次覆盖和性能分析。

卷积、激活、池化、随机失活和损失函数并不是彼此孤立的API。本文以张量形状与训练阶段为主线，把常见接口放回数据流，说明旧式会话代码如何迁移，以及每一步应怎样用最小实验验收。