趋近智
趋近智
本课程提供在生产环境中高效可靠地部署生成式扩散模型的高级方法。您将学习优化模型推理 (inference)、使用云服务和编排工具构建可扩展的基础架构、设计稳定的API，以及为大规模图像生成任务实施有效的监控与维护策略。本课程适合负责将复杂深度学习 (deep learning)模型投入运营的AI工程师和MLOps专业人员。
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。