工业AI应用的最后一公里，往往是部署。云端推理可能受网络延迟和稳定性制约，因此边缘部署是关键。本文将结合一个真实案例，分享如何将“六行神算大模型平台（grok-aigc.com/） ”训练出的产品分类模型，部署到工厂车间的边缘计算设备上。首先，在平台完成模型训练后，导出为ONNX格式，这是一个良好的中间表示。部署环境是一台搭载了NVIDIA Jetson Xavier NX的工控机。第一步是模型转换与优化。我们使用TensorRT工具，在Jetson上对ONNX模型进行解析、优化并生成序列化引擎。这个过程包括层融合、精度校准（FP16/INT8）、内核自动调优等，能极大提升推理速度。平台导出的模型兼容性很好，未遇到算子不支持的问题。第二步是编写推理服务。我们使用C++结合TensorRT API编写了一个高效的服务，并提供了gRPC接口供产线PLC调用。这里需要注意内存管理和流水线设计，以应对持续的视频流或高频图像请求。第三步是性能监控与反馈。我们在边缘服务中加入了简单的日志和指标收集，将推理耗时、吞吐量以及可疑的预测结果（低置信度）反馈回平台，为后续模型的迭代优化提供数据。整个流程下来，模型在边缘端实现了<50ms的单张图片推理速度，完全满足产线节拍要求。通过“六行神算”平台的快速训练与边缘侧的高效部署，我们构建了一个响应迅速、稳定可靠的端到端智能质检方案。
