趋近智
先修课程 机器学习/深度学习、Python、云/运维知识
级别:
模型优化
应用量化和蒸馏等方法优化扩散模型,以实现更快、成本更低的推理。
可扩展基础设施
设计并实施使用云服务、容器和编排技术来部署扩散模型的可扩展基础设施。
推理API开发
构建稳定高效的API,用于大规模服务扩散模型推理请求。
性能调优
分析并调整已部署扩散模型的性能,解决延迟和吞吐量瓶颈。
生成模型MLOps
实施专为生产环境中扩散模型设计的监控、日志记录和维护策略。
成本管理
制定策略,管理并优化大规模扩散模型部署相关的运营成本。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
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