[完结7章]AI全流程落地实战：从设计-开发-测试到运营一站式搞定
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一、为什么要本地离线部署Ai大模型？
离线部署AI大模型有多个重要原因，涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。以下是一些主要的原因和详细解释：
1、数据隐私和安全
敏感数据保护：某些应用需要处理高度敏感的个人或商业数据，如医疗记录、金融信息或知识产权数据。离线部署可以确保这些数据不离开本地环境，减少泄露的风险。
合规性：一些行业和地区对数据保护有严格的法规和要求（如GDPR），要求数据必须在本地存储和处理。
2、成本控制
长期成本降低：虽然初期的硬件投资较高，但长期使用本地部署可能比持续支付云服务的使用费用更为经济，特别是在处理大量数据或频繁使用时。
避免云计算费用波动：使用云服务时，费用可能会因使用量波动而不可预测。离线部署能够提供更稳定的成本控制。
3、性能和延迟
低延迟：本地部署可以提供更低的延迟，特别适合需要实时响应的应用，如自动驾驶、工业控制和实时通信。
高性能：在本地部署中，硬件资源专用于特定任务，可以进行更好的性能优化。
4、控制和定制化
完全控制：本地部署允许你对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。
深度定制：你可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，而不受云服务提供商的限制。
二、AI私有化部署的基本流程
通常包括以下几个步骤：
1. 需求分析：首先，需要明确部署AI的目的和需求，包括要解决的问题、预期的效果等。
2. 数据准备：根据需求，收集和准备相关的数据，包括训练数据和测试数据。
3. 模型选择：根据需求和数据，选择合适的AI模型。这可能需要AI专家的帮助。
4. 模型训练：使用训练数据来训练AI模型。这通常需要大量的计算资源。
5. 模型测试：使用测试数据来测试训练好的AI模型的性能。
6. 模型优化：根据测试结果，优化AI模型，以提高其性能。
7. 部署：将优化后的AI模型部署到私有环境中。这可能需要IT专家的帮助。
8. 监控和维护：部署后，需要持续监控AI模型的运行情况，并进行必要的维护。
9. 反馈和迭代：根据使用情况，收集反馈，并根据反馈进行迭代优化。
三、知道模型的重要性了，关于怎么收集数据怎么训练这里姑且先不谈了。涉及到部署的话，模型就不能只看精度了，了解些部署的算法工程师在设计模型的时候通常也会注意这一点，实用好用（好训练好部署，比如YOLOv5、V7）才是重点。
实际应用中的模型，往往有以下一些要求：
模型精度达到要求，当然这是前提
模型大小符合要求，部署的场景能放得下这个模型的权重信息
模型op符合要求，部署的平台库可以支持这个模型的op
模型的速度符合要求，这时候需要模型的op和设计共同决定
四、将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战
我们需要支持多种不同的框架和模型，这导致开发复杂性，还存在工作流问题。数据科学家开发基于新算法和新数据的新模型，我们需要不断更新生产环境
如果我们使用英伟达GPU提供出众的推理性能。首先，GPU是强大的计算资源，每GPU运行一个模型可能效率低下。在单个GPU上运行多个模型不会自动并发运行这些模型以尽量提高GPU利用率
五、AI模型部署的步骤：
训练一个深度学习模型；
使用不同的推理框架对模型进行推理转换；
在应用平台运行转换好的模型。
步骤看起来比较简单，但是牵扯的到的知识还是比较多。在实际应用过程中，我们使用的模型通常不会太简单，因为要确保模型的精度。但是，实际应用场景往往需要模型速度与精度能达到一个较好的平衡。因此这就需要在算法（剪枝，压缩等）与底层（手写加速算作）去优化模型。
六、写在最后
算法应用落地部署已然成为AI领域关键的一环，由于国外产品制裁，我们也大力支持国产智能硬件AI落地，已在海思、瑞芯微、sigmastar、寒武纪、地平线等国产芯片部署多款算法，如目标检测（YOLOV5等）、人脸识别（scrfd+arcface等）、姿势识别（lite-hrnet等）、动作序列识别（tsm等），目标追踪（MOT,bytetrack）,拥有多行业、多领域真实数据集，并形成多款AI智能产品，落地应用在安防、加油站、充电桩、火车站、商场等各大行业，后续也会开设专题介绍各大智能硬件、各大算法的详细部署流程，致力于发展壮大国产AI部署社区生态。
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