【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点:轻量、通用、易用和高效,接着探讨了其面临的三大技术挑战:需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后,文章深入分析了推理引擎的整体架构,包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术,以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后,通过具体的开发流程示例,展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。