第8课（机器学习工程化部署）

为什么90%的机器学习模型从未上线？

据Algorithmia统计，仅有22%的机器学习项目能成功部署。本课程破解三大工程化难题：

• 🚀 模型压缩：将ResNet-50体积缩小12倍，推理速度提升8倍

• 🛡️ API封装：用Flask构建高并发服务（实测支持1500+ QPS）

• 📦 环境迁移：通过Docker实现”一次封装，处处运行”

课程核心实战模块

1. 轻量化部署四步法

• 量化训练（FP32→INT8）：模型精度仅损失1.2%，内存占用减少75%

• 剪枝优化：移除30%冗余神经元，保持98%原模型准确率

• ONNX格式转换：实现跨框架（PyTorch→TensorFlow）无缝迁移

• 案例：某智能硬件公司借量化技术，让CV模型在树莓派流畅运行

2. 工业级API开发

• 异常处理：应对非法输入/超时请求的6种防御策略

• 日志监控：ELK栈实时追踪模型性能衰减