一个AI应用的开发、上线流程解析

1. 模型文件格式

1.1 CheckPoint (ckpt) 文件格式

1.2 .pth 文件格式

1.3 .mindir 文件格式

1.4 .onnx 文件格式

2. 推理（Inference）

2.1.pth (PyTorch模型格式)

2.2 .mindir (MindSpore模型格式)

2.3.onnx (开放神经网络交换格式)

2.4实际例子：自动驾驶系统中的推理模块

3. APP与网页

4. 运维中心与本地部署SDK

5. RAG（Retrieval-Augmented Generation）

6. 模型支持与硬件适配

7. 模型转换与迁移

1. 模型文件格式

ckpt：通常指TensorFlow模型的检查点文件，用于保存模型的权重和优化器状态。
.pth：PyTorch模型的文件格式，用于保存模型的参数。
.mindir：MindSpore框架的模型文件格式，支持高效的模型推理。
.onnx：开放神经网络交换格式，支持不同框架之间的模型转换。
实际例子：在医疗影像诊断中，模型可能以多种格式保存，以便在不同的硬件和框架上进行部署。例如，使用ONNX格式可以在NVIDIA GPU和国产硬件之间无缝迁移。

1.1 CheckPoint (ckpt) 文件格式

特点：ckpt文件格式通常用于保存TensorFlow模型的权重和优化器状态。它能够记录模型训练过程中的参数和优化器的状态，方便训练的中断和恢复。
应用场景：在训练大型深度学习模型时，如图像识别、自然语言处理等，ckpt文件可以用于保存训练过程中的中间结果，防止训练过程中断导致的损失。例如，在训练一个复杂的医疗影像诊断模型时，ckpt文件可以保存模型的权重和优化器状态，方便后续继续训练或进行模型评估。
实际例子：在医疗影像诊断中，使用TensorFlow训练的模型可以保存为ckpt文件，以便在不同的硬件和框架上进行部署。例如，在NVIDIA GPU上训练的模型可以保存为ckpt文件，然后在国产硬件上进行推理。

1.2 .pth 文件格式

特点：.pth是PyTorch模型的文件格式，用于保存模型的参数。它能够保存模型的权重和参数，方便模型的加载和推理。
应用场景：在使用PyTorch框架进行深度学习模型开发时，.pth文件格式常用于保存训练好的模型参数。例如，在自然语言处理任务中，训练好的情感分析模型可以保存为.pth文件，方便在不同的设备上进行推理。
实际例子：在医疗影像诊断中，使用PyTorch训练的模型可以保存为.pth文件，然后在不同的硬件平台上进行部署。例如，在国产硬件上进行推理时，可以加载.pth文件进行模型推理。

1.3 .mindir 文件格式

特点：.mindir是MindSpore框架的模型文件格式，支持高效的模型推理。它能够保存模型的结构和参数，方便在MindSpore框架下进行模型的加载和推理。
应用场景：在使用MindSpore框架进行深度学习模型开发时，.mindir文件格式常用于保存训练好的模型。例如，在图像分类任务中，训练好的ResNet模型可以保存为.mindir文件，方便在MindSpore框架下进行高效的模型推理。
实际例子：在医疗影像诊断中，使用MindSpore训练的模型可以保存为.mindir文件，然后在昇腾AI处理器上进行高效的模型推理。

1.4 .onnx 文件格式

特点：.onnx是开放神经网络交换格式，支持不同框架之间的模型转换。它能够保存模型的结构和参数，方便在不同的框架和硬件上进行模型的加载和推理。
应用场景：在需要将模型从一个框架转换到另一个框架进行推理时，.onnx文件格式非常有用。例如，在使用TensorFlow训练的模型需要在PyTorch框架下进行推理时，可以将模型转换为.onnx文件，然后在PyTorch中加载.onnx文件进行推理。
实际例子：在医疗影像诊断中，使用ONNX格式可以在NVIDIA GPU和国产硬件之间无缝迁移。例如，训练好的模型可以保存为.onnx文件，然后在NVIDIA GPU上进行高效的模型推理，也可以在国产硬件上进行推理。

2. 推理（Inference）

推理模块负责将模型应用于实际数据，生成预测结果。
支持多种模型格式（如.pth、.mindir、.onnx），确保兼容性和灵活性。
实际例子：在自动驾驶系统中，推理模块会实时处理摄像头和传感器数据，生成驾驶决策。

推理模块是AI系统中的关键组件，负责将训练好的模型应用于实际数据，生成预测结果。为了确保系统的兼容性和灵活性，推理模块通常需要支持多种模型格式，如.pth、.mindir、.onnx等。

2.1.pth (PyTorch模型格式)

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval() # 设置模型为评估模式

# 加载.pth文件
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 准备输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 进行推理
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
print(output)

2.2 .mindir (MindSpore模型格式)

import mindspore
from mindspore import context, Tensor
from mindspore.train import inference

# 设置上下文
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")

# 加载.mindir文件
network = mindspore.load('model.mindir')

# 准备输入数据
input_data = Tensor(np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32))

# 进行推理
output = network(input_data)
print(output)

2.3.onnx (开放神经网络交换格式)

import onnx
import onnxruntime as ort

# 加载.onnx文件
session = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 进行推理
inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_data}
outputs = session.run(None, inputs)
print(outputs)

2.4实际例子：自动驾驶系统中的推理模块

在自动驾驶系统中，推理模块负责实时处理摄像头和传感器数据，生成驾驶决策。以下进行非常简化的示例：

导出模型为ONNX格式：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet-18模型
model = models.resnet18(pretrained=True).eval()

# 创建一个随机输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)

使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

def build_engine(onnx_file_path, shape=(1, 3, 224, 224)):
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大工作空间大小为1GB
builder.max_batch_size = 1 # 设置最大批处理大小为1

# 读取ONNX模型文件
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
if not parser.parse(model.read()):
print('Failed parsing ONNX file.')
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
return None

network.get_input(0).shape = shape # 设置输入形状
engine = builder.build_engine(network, config) # 构建TensorRT引擎
return engine

engine = build_engine("resnet18.onnx")

分配内存缓冲区：

def allocate_buffers(engine):
inputs = []
outputs = []
bindings = []
stream = cuda.Stream() # 创建CUDA流

for binding in engine:
size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
dev_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
bindings.append(int(dev_mem))

if engine.binding_is_input(binding):
inputs.append((host_mem, dev_mem))
else:
outputs.append((host_mem, dev_mem))

return inputs, outputs, bindings, stream

inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)

创建执行上下文并进行推理：

context = engine.create_execution_context()

def infer(context, bindings, inputs, outputs, stream):
[cuda.memcpy_htod_async(inp[1], inp[0], stream) for inp in inputs]
context.execute_async(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
[cuda.memcpy_dtoh_async(out[0], out[1], stream) for out in outputs]
stream.synchronize()
return [out[0] for out in outputs]

# 准备输入数据
input_data = np.random.random_sample((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
np.copyto(inputs[0][0], input_data.ravel())

# 进行推理
trt_outputs = infer(context, bindings, inputs, outputs, stream)
print(trt_outputs)