看到这篇模型部署全流程的总结，忍不住想聊聊实际落地中的血泪史。ONNX转换看似简单，但算子兼容性问题是最大暗坑——尤其是动态shape场景下，TensorRT对Resize、Gather这类操作的支持并不完美，我曾在YOLOv8部署时被迫手写plugin。FP16量化基本是白送的性能提升，精度损失可忽略，但INT8量化就考验功力了。资讯提到的校准数据集选择至关重要，个人经验：用500张以上代表性样本做KL散度校准，比默认的熵校准稳得多，特别是对检测任务的bbox回归头。至于推理框架，Triton的多模型管理和动态批处理确实强，但vLLM在LLM场景下的PagedAttention优化更极致。想问各位：你们在生产环境中用INT8量化时，遇到过哪些诡异的精度退化问题？又是如何通过per-channel量化或QAT挽救的？另外，对于部署监控，除了吞吐量和延迟，有没有关注过显存碎片化对长尾请求的影响？这波技术栈迭代快，但坑也不少，欢迎分享实战经验。