在人工智能和深度学习的推理服务（Inference Service）语境下，Warm-up（预热） 是指在服务正式对外接收用户流量之前，预先加载模型并运行若干次“虚拟”推理请求的过程。 简单来说，就像运动员比赛前要热身、汽车冬天启动后要怠速运转一样，推理服务也需要“热身”才能达到最佳性能状态。 以下是关于 Warm-up 的详细解释，以及为什么它在推理服务中至关重要： --- 什么是 Warm-up？ 当一个推理服务（例如部署在 Docker 容器或 Kubernetes Pod 中的 PyTorch/TensorFlow 模型）刚刚启动时，虽然进程已经运行，但模型并未完全准备好以最高效率处理请求。 Warm-up 的具体操作通常包括： 1. 加载模型权重： 将模型文件从磁盘读入内存/显存。 2. 构建计算图： 框架解析模型结构。 3. 发送 Dummy Data（假数据）： 使用与真实请求形状（Shape）和类型（Type）一致的全零或随机张量，通过模型进行几次前向传播（Forward Pass）。 --- 为什么 Warm-up 在推理服务中很关键？ 如果不进行预热，服务启动...
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