趋近智
大规模部署扩散模型
章节 1: 扩展难题与系统架构
扩散模型的计算要求
延迟与吞吐量的考虑
生成式AI部署的架构模式
同步处理与异步处理
扩散模型的MLOps准则
章节 2: 优化扩散模型推理
扩散模型推理中的瓶颈
模型量化技术 (INT8, FP16)
扩散模型的知识蒸馏
采样器优化策略
硬件加速（GPU、TPU）
编译器优化 (TensorRT, OpenVINO)
推理性能基准测试
实践操作：优化扩散模型
章节 3: 可扩展部署架构
扩散模型Docker容器化
容器中的 GPU 资源管理
使用 Kubernetes 进行编排
管理 Kubernetes 中的 GPU 节点
推理工作负载的自动扩缩容策略
无服务器GPU推理选项
模型与数据的存储考量
动手实践：在 Kubernetes 上部署
章节 4: 构建可伸缩的推理API
生成式模型的API设计模式
处理长时间运行的生成任务
请求批处理技术
实现请求队列
速率限制与节流
认证与授权
API 版本管理策略
动手实践：构建推理API
章节 5: 监控和维护已部署模型
扩散模型部署的核心指标
设置日志和追踪
监控工具与平台
检测性能下降
监控生成质量
成本监控与预警
模型再训练与更新策略
动手实践：建立监控
章节 6: 高级部署技术
多区域与全球部署策略
金丝雀发布与 A/B 测试模型
高级成本优化策略
处理 GPU 故障和竞价实例中断
优化数据传输成本
无服务器和容器环境中的冷启动
有状态/长时间任务的负载均衡策略
模型量化技术 (INT8, FP16)
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- Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference, Benoit Jacob, Skirmantas Kligys, Bo Chen, Menglong Zhu, Matthew Tang, Andrew Howard, Hartwig Adam, Dmitry Kalenichenko, 2018 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (IEEE) DOI: 10.1109/CVPR.2018.00696 - 一篇基础论文，介绍了 INT8 量化技术，包括训练后量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT)，被 TensorFlow Lite 广泛采用。
- NVIDIA TensorRT Developer Guide, NVIDIA, 2024 (NVIDIA) - NVIDIA TensorRT 的官方文档，提供了如何使用其模型优化功能（包括用于 GPU 部署的 INT8 和 FP16 量化）的详细信息。
- Quantization with PyTorch, PyTorch Documentation, 2024 (PyTorch) - PyTorch 官方指南，介绍如何使用
torch.quantization模块实现量化技术（PTQ、QAT、FX 图模式），展示了特定于框架的工作流程。
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