ONNX Runtime Python 推理性能优化：8 个低延迟工程实践

在深度学习落地过程中，有一个常见的误区：一旦推理速度不达标，大家的第一反应往往是拿着模型开到，比如：做剪枝、搞蒸馏、甚至牺牲精度换小模型。

实际上生产环境中的 Python 推理链路隐藏着巨大的“工程红利”。很多时候你的模型本身并不慢，慢的是低效的数据搬运、混乱的线程争用以及不合理的 Runtime 默认配置。在不改变模型精度的情况下，仅靠ONNX Runtime (ORT) 的工程特性，往往就能从现有技术栈中“抠”出惊人的性能提升。