模型部署

模型部署的相关性

如果没有有效的部署，即使是最精确的模型也只能停留在学术层面，无法带来切实的效益。部署对于实现人工智能和 ML 项目的投资回报（ROI）至关重要。它能让企业实现任务自动化，从数据中获得可操作的见解，提升用户体验，并推动知情决策。成功的部署可确保投入模型培训的资源转化为实际成果。持续运行通常涉及模型监控和维护，以确保性能不会因数据漂移等因素而随时间下降。遵循模型部署的最佳实践是成功的关键。

模型部署的应用

通过模型部署，可以在各行各业实现大量由人工智能驱动的应用。下面是几个具体的例子：

• 零售库存管理：零售库存管理 Ultralytics YOLO可以在零售店中部署经过物体检测训练的模型。摄像头捕捉货架图像，部署的模型实时识别和清点产品，实现库存检查自动化，减少缺货。这就是人工智能实现更智能零售库存管理的范例。
• 医学图像分析：可以在医院放射科部署经过训练的模型，以检测医学扫描中的异常情况（如识别肿瘤）。它可以帮助放射科医生突出 X 光片或核磁共振成像中可能存在问题的区域，从而加快诊断速度并提高准确性。了解更多有关人工智能在医疗保健解决方案和医学图像分析 中的应用。

模型部署的重要考虑因素

有效部署 ML 模型需要围绕几个因素进行精心规划：

• 可扩展性：部署基础设施必须能够处理不同的负载。这可能涉及使用可自动扩展的云计算资源，或在资源有限的边缘计算设备上高效部署模型。了解可扩展性原则至关重要。
• 延迟和吞吐量：应用程序通常对响应时间（推理延迟）和每秒预测次数（吞吐量）有严格要求。使用模型量化或剪枝等技术优化模型，并选择合适的硬件（GPUGPU, CPU, TPU)都很重要。探索优化OpenVINO 的延迟与吞吐量。
• 部署环境：模型的部署方式有多种：通过API（应用编程接口）访问网络服务，使用Docker（Docker 快速入门指南）等工具将模型打包到容器中，或者直接嵌入到Raspberry Pi NVIDIA Jetson 等硬件中。
• MLOps（机器学习运营）：这涉及自动化和简化端到端 ML 生命周期的实践，包括部署、监控和再培训。MLOps 原则可确保可靠性和可维护性。了解Ultralytics 的 MLOps 集成。

模型部署与相关概念

将模型部署与相关阶段和概念区分开来很有帮助：

• 模型训练：这是使用训练数据对模型进行教学的过程。在训练出令人满意的模型后，再进行部署（模型训练小贴士）。
• 推理：这是一个经过训练和部署的模型对新数据进行预测的过程。部署可以在生产环境中进行推理。阅读有关YOLO 线程安全推理的信息。
• 模型服务：具体指为托管模型和高效响应推理请求而建立的基础设施（硬件和软件）。它是部署的核心组成部分（模型服务术语表）。

工具和平台

各种工具和平台简化了部署过程。ML 框架，如 PyTorch和 TensorFlow等 ML 框架通常提供将模型导出为各种格式的功能（如 ONNX, TensorRT, CoreML）适合不同的部署目标（模型部署选项指南）。Ultralytics HUB等平台为计算机视觉模型的训练Ultralytics HUB Cloud Training）、跟踪和部署提供了集成解决方案，简化了从开发到生产的工作流程（使用Ultralytics HUB 训练和部署YOLO11 ）。AWS、Azure 和Google Cloud等云提供商也提供全面的部署服务。