从零构建大语言模型全栈开发指南：第四部分：工程实践与部署-4.1.2ONNX格式转换与TensorRT部署
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文章大纲
- 从零构建大语言模型全栈开发指南-第四部分：工程实践与部署
- 4.1.2 ONNX格式转换与TensorRT部署
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- 1. 模型部署的核心挑战与价值
- 2. ONNX格式转换技术详解
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- 2.1 ONNX技术栈组成
- 2.2 转换流程与关键技术
- 2.3 转换常见问题与解决方案
- 3. TensorRT部署优化
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- 3.1 TensorRT技术架构
- 3.2 性能对比实验（Llama 2-13B模型）
- 3.3 高级优化技巧
- 4. 工业级部署案例
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- 4.1 小红书推荐系统优化
- 4.2 法律合同审查云服务
- 5. ONNX与TensorRT协同优化
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- 5.1 优化流水线设计
- 5.2 性能调优矩阵
- 6. 挑战与前沿方向
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- 6.1 实践难点
- 6.2 技术演进
- 7. 总结与最佳实践
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- 7.1 部署路径选择
- 7.2 参数调优优先级
从零构建大语言模型全栈开发指南-第四部分：工程实践与部署
4.1.2 ONNX格式转换与TensorRT部署
1. 模型部署的核心挑战与价值
大语言模型（如Llama 3-70B、Qwen2-72B）的工业部署面临三大瓶颈：
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- 框架碎片化：
PyTorch / TensorFlow / JAX模型难以跨平台复用
- 框架碎片化：
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- 硬件适配成本：不同GPU架构（NVIDIA / AMD）需定制优化方案
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- 推理效率瓶颈：原生框架未充分利用
Tensor Core等硬件特性
- 推理效率瓶颈：原生框架未充分利用