2025年AI培训课件技术栈选择与部署指南

以下是2025年AI培训课件技术栈选择与部署指南的综合建议，结合当前主流技术趋势与企业实践案例整理： 一、技术栈选择核心原则 分层适配原则 基础层：Python/Java双语言支持（Python用于快速原型开发，Java用于企业级部署） 框架层： 深度学习：TensorFlow .x（工业级部署）、PyTorch（科研场景）、Deeplearningj（Java生态） 计算机视觉：OpenCV（图像处理）、ONNX Runtime（跨平台推理） 自然语言处理：Hugging Face Transformers、LangChainJ（多模态处理） 工具层：Jupyter Notebook（教学演示）、Gradio（快速部署Web界面）、DataVec（数据预处理） 硬件与性能优化 GPU加速：CUDA+TensorRT（推理加速）、JDK Vector API（Java向量化计算） 边缘部署：TensorFlow Lite（移动端）、MicroProfile（轻量级Java框架） 二、部署策略与架构设计 企业级部署方案 高并发场景：Spring AI异步任务队列（MQS）+ 分布式缓存（Redis） 模型服务化： TensorFlow Serving（REST/gRPC接口） ONNX Runtime（多框架模型统一推理） 混合云架构：Flink实时处理+ Spring Cloud微服务治理 移动端与嵌入式部署 指标优化：latency