边缘计算与端侧智能部署深度实践：从云端协同到实时推理的架构演进
本文从架构原理出发，系统讲解边缘计算的三层架构体系（云-边-端），深入剖析端侧AI部署的核心技术栈（模型压缩、量化、推理框架选型），并以工业缺陷检测为实战案例，展示如何在NVIDIA Jetson平台上完成从训练到部署的全流程。文章还探讨了边缘计算面临的资源受限、网络不稳定和大规模节点管理等挑战，并展望了端侧LLM和6G融合的未来趋势。
模型部署
机器学习的工程化：从实验模型到生产系统的落地之路
探讨机器学习系统从实验到生产的工程化实践，涵盖特征工程、分布式训练、部署陷阱和模型监控
在线机器学习 (Online Learning) 的系统工程：从增量训练到实时模型热更新
深入剖析在线机器学习系统的核心工程挑战：从流式特征管道、增量训练架构到原子模型热更新，涵盖数据一致性、灾难性遗忘、金丝雀发布与故障恢复等关键主题。
ONNX Runtime 推理引擎深度工程实战：从图优化、算子融合到执行提供器与内存规划的全链路解析
沿 ONNX Runtime 的真实执行链路拆解推理引擎内核：Session 初始化时的 Graph Transformer 图改写与三级优化、算子融合收益的真实来源、执行提供器如何做图分区以及跨 EP 拷贝的代价、静态内存规划如何用生命周期区间复用显存、IOBinding 零拷贝的适用边界，并给出生产落地清单与常见故障模式。
MLOps：机器学习模型生产部署与监控实战 — 从模型序列化到自动再训练的完整指南
全面解析MLOps生产部署全流程：模型序列化格式选型、推理架构设计、性能优化策略、数据漂移检测与自动再训练流水线
2026年机器学习工程化全景：从AutoML自主化到MLOps生产部署的完整技术体系
2026年机器学习工程化全景，深入解析AutoML 3.0、特征平台、MLOps、高效推理与隐私计算的关键技术与工程实践
MLOps 2026：从模型训练到生产部署的全生命周期管理实战
全面梳理2026年MLOps领域的技术选型与最佳实践：实验管理、特征平台、模型部署、监控治理、AutoML等核心环节的实战指南。
MLOps生产化实践：从特征工程到模型部署监控的端到端架构设计
系统讲解MLOps核心原理与生产级实践，涵盖特征平台架构、在线/批量/边缘推理部署模式、数据漂移检测、Model Registry治理与端到端流水线设计。
渐进式模型热更新：基于 CUDA IPC 与权重原子交换的 LLM 零停机部署工程实践
探讨如何利用 CUDA IPC 显存共享和双缓冲原子交换实现 LLM 推理服务的零停机模型更新。包含 C++ RAII 封装、VersionedTensor 引用计数、多 GPU 零拷贝同步等实现细节，以及基于 vLLM 的改造实践和自动回滚机制。
