FastAPI

AI部署详细步骤：从模型训练到生产环境完整落地指南 AI模型训练完成后，如何将其部署到生产环境并为实际业务提供服务，是AI项目落地的关键环节。本文将从环境准备、模型导出、服务封装到监控运维，系统讲解AI部署的完整步骤，帮助开发者和企业高效完成AI应用上线。 一、AI部署的核心环节 一个完整的AI部署流程通常包含以下阶段： 模型导出与格式转换：将训练好的模型转换为适合部署的格式（ONNX、TensorRT、TorchScript等）。 推理服务封装：使用Flask、Fast...

为什么我放弃了PaddleOCR，改用RapidOCR搭建API服务做过OCR项目的同学应该都有类似的痛苦经历：PaddleOCR精度确实不错，但部署起来太重了。PaddlePaddle框架体积大、依赖多、CPU推理慢，搭一个简单的API服务要折腾半天。直到我发现了RapidOCR——一个基于PaddleOCR模型但用ONNX推理的轻量级方案，单图CPU识别只需200ms左右，打包部署干净利落。本文不是泛泛而谈的"OCR工具推荐"，而是一份从零到生产的完整实战记录：用Rapi...

为什么AI部署是技术人的必修课 去年帮一个创业团队做技术咨询，他们的AI模型在实验室跑得完美，一上生产环境就崩。这不是个例。根据我的观察，80%的AI项目死在部署阶段，而不是算法本身。 AI部署到底难在哪？不是技术多复杂，而是细节太多，坑太深。今天我从实际经验出发，分享一套可落地的AI部署实战方案。 硬件选型：别被厂商忽悠了 推理场景：T4显卡够用，别听销售吹A100。我实测过，BERT类模型T4跑批量推理，QPS能到200+ 训练场景：3090性价比王者，24...