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文章大綱
- 從零構建大語言模型全棧開發指南-第四部分：工程實踐與部署
- 4.1.2 ONNX格式轉換與TensorRT部署
- 1. 模型部署的核心挑戰與價值
- 2. ONNX格式轉換技術詳解
- 2.1 ONNX技術棧組成
- 2.2 轉換流程與關鍵技術
- 2.3 轉換常見問題與解決方案
- 3. TensorRT部署優化
- 3.1 TensorRT技術架構
- 3.2 性能對比實驗（Llama 2-13B模型）
- 3.3 高級優化技巧
- 4. 工業級部署案例
- 4.1 小紅書推薦系統優化
- 4.2 法律合同審查云服務
- 5. ONNX與TensorRT協同優化
- 5.1 優化流水線設計
- 5.2 性能調優矩陣
- 6. 挑戰與前沿方向
- 6.1 實踐難點
- 6.2 技術演進
- 7. 總結與最佳實踐
- 7.1 部署路徑選擇
- 7.2 參數調優優先級
從零構建大語言模型全棧開發指南-第四部分：工程實踐與部署
4.1.2 ONNX格式轉換與TensorRT部署
1. 模型部署的核心挑戰與價值
大語言模型（如Llama 3-70B、Qwen2-72B）的工業部署面臨三大瓶頸：
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- 框架碎片化：
PyTorch / TensorFlow / JAX模型難以跨平臺復用
- 框架碎片化：
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- 硬件適配成本：不同GPU架構（NVIDIA / AMD）需定制優化方案
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- 推理效率瓶頸：原生框架未充分利用
Tensor Core等硬件特性
- 推理效率瓶頸：原生框架未充分利用
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