文档摘要

02 部署架构与推理提速 把训练好的模型变成稳定、快速、省算力的线上服务，靠的是推理流程的层层优化：模型转换与量化、蒸馏、请求批处理、缓存与容量规划。 这一节用一张分层图讲清"推理加速的各层手段把它该扛的速度各扛一块"，并提醒你一上来先分清"离线批处理"和"在线实时"是两套架构。 先分清两件事：训练优化 ≠ 推理提速 上一章我们聊的是"怎么把模型练好",这一章聊的是"练好之后怎么让它跑得又快又省"。 会员。《部署架构与推理提速》收录于灏天文库文集《机器翻译技术原理与实现》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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