没有个万字长文，都没法把这个问题讲明白。
就讲个怎么搭建ResNet18模型，早前学习的AI图像分类服务项目。
部署一个ResNet18图像分类服务，每天处理100万张图片。
这里就涉及了AI系统设计的方方面面。
ResNet18虽然是个相对简单的模型（仅11M参数），但要让它高效服务百万用户，需要考虑硬件选择、训练优化、推理加速和稳定部署等多个维度。
每个环节的优化都会影响最终的性能表现。
比如，选择V100还是A100 GPU？使用FP16还是IN…。
没有个万字长文，都没法把这个问题讲明白。
就讲个怎么搭建ResNet18模型，早前学习的AI图像分类服务项目。
部署一个ResNet18图像分类服务，每天处理100万张图片。
这里就涉及了AI系统设计的方方面面。
ResNet18虽然是个相对简单的模型（仅11M参数），但要让它高效服务百万用户，需要考虑硬件选择、训练优化、推理加速和稳定部署等多个维度。
每个环节的优化都会影响最终的性能表现。
比如，选择V100还是A100 GPU？使用FP16还是IN…。