【AI大模型进阶】使用 ONNX 加速模型推理（CPU友好）这是【AI大模型进阶】系列第一百一十六课，聚焦CPU设备大模型推理低效痛点，解决普通PyTorch原生推理速度慢、占用CPU资源高、低配置设备运行卡顿、本地部署体验差等核心问题，从零落地一套轻量化、CPU友好的ONNX推理加速方案。通过前十五节课程，我们已经完成AI项目全套工程化基建：代码规范、日志溯源、成本监控、缓存降本、Prompt版本管理、AI质量单元测试、Git LFS大模型托管，实现了AI项目的规范化、可迭代、可管控部署。但绝大多数本地AI部署项目，始终存在一个无法规避的性能短板：原生PyTorch推理对CPU设备优化极差。绝大多数个人开发者、边缘设备部署场景，无高端GPU算力，仅能依靠CPU运行大模型。原生PyTorch推理存在计算冗余、算子未优化、内存占用高、串行计算低效等问题，轻则问答响应延迟高，重则低配设备无法正常运行模型，极大限制了AI本地项目的落地与使用体验。本节课我们专为CPU设备设计ONNX推理加速方案，详解ONNX通用模型格式、推理加速核心原理，手把手实现模型转换、ONNX Runtime部署、CPU专属优化、推理测速对比，搭配全套可运行代码，在不升级硬件的前提下，大幅提升CPU推理速度，降低资源占用，完美适配本地部署、边缘设备、低配服务器场景。一、CPU部署大模型的核心痛点与优化困境在本地AI部署、边缘设备落地、低配服务器运行场景中，CPU是最主流的运行载体，但原生深度学习框架推理模式，完全没有针对CPU设备做轻量化适配，导致性能瓶颈突出。1、原生PyTorch CPU推理的四大问题