近日，渊亭科技自主研发的《一种基于人工智能的模型推理方法、装置以及设备》获国家知识产权局发明专利授权。
该专利针对当前AI模型易用性差、兼容性有限、部署复杂等痛点，提出了一种轻量化、通用性强的解决方案，显著提升了模型推理服务的效率与易用性，助力人工智能技术实现快速落地。
随着AI技术的发展与普及，推理服务作为连接模型训练与实际应用的关键环节，其效率与灵活性成为衡量AI系统性能的重要指标。
然而，主流推理框架如NVIDIA的Triton Inference Server、TensorFlow Serving以及KServe等虽功能强大，在提升推理性能和简化部署流程方面取得了显著进展，但在实际落地中仍面临显著瓶颈：
●易用性差：复杂的配置和较高的学习门槛，限制了新手用户的快速上手；
●兼容性有限：部分框架仅支持特定训练工具，难以适应多样化模型需求；
●部署复杂：部分框架虽然具备高度的灵活性和可扩展性，但多组件的协同配置和调试过程繁琐，依赖于多个外部组件的架构增加了系统的复杂性和维护难度。
针对以上痛点，渊亭科技提出“一种基于人工智能的模型推理方法、装置以及设备”，该发明以“低代码、高兼容、轻量化”为核心，采用基于Python所构建的推理平台，实现模型高效的部署，其技术亮点包括：
简化配置流程，模型高效部署
用户通过编写包含模型加载和推理方法的推理文件，并上传至基于Python构建的推理平台，平台通过动态加载技术自动解析代码并启动服务。用户无需深入了解复杂的推理框架配置，通过简化用户的操作步骤和减少配置需求，能够高效实现模型的部署。
动态加载，推理服务灵活响应
通过推理服务启动器解析启动命令以启动推理进程，实现了推理任务的自动化处理。同时，利用Python的动态加载能力将推理文件可以动态加载至内存中执行，无需重启服务即可更新推理逻辑，提高了推理服务的灵活性和响应速度。
多框架兼容，不同场景轻松适配
支持多种机器学习框架的模型，没有特定训练框架的限制，适用于多种机器学习和深度学习模型，通过编写相应的推理文件即可实现模型的加载与推理，提高兼容性与灵活性。此外，由于推理逻辑与推理平台解耦，用户可以轻松扩展或修改推理逻辑，以适应不同的应用场景和需求。
轻量级Web服务集成
通过Web服务引擎提供统一的接口接收推理请求，并基于请求参数执行模型推理方法，使得用户可以通过简单的HTTP请求即可获得推理结果，提升了用户体验。此外，由于推理逻辑与web服务分离，降低了系统的耦合度，提高了系统的可维护性和可扩展性。
该过程极大地简化了传统推理框架的复杂配置过程，降低了使用门槛，使得用户能够快速上手，能够满足日益增长的人工智能应用需求。
此次专利授权标志着渊亭科技在AI工程化领域再获突破，通过“低代码、高兼容、轻量化”的技术路径，企业能够将更多资源聚焦于业务优化，而非繁琐的模型部署流程。未来，渊亭科技将持续推进人工智能领域的核心技术攻关，为千行百业提供更高效、易用的智能化工具，助力各行各业实现智能化转型升级。
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