墨夶
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Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析

一、背景与需求：为什么需要Java驱动的AI平台？

某医疗影像公司面临以下挑战：

  • 多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂
  • 部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时/模型
  • 实时性不足：视频流分析延迟达3秒，无法满足急诊场景需求

通过Java全栈AI平台，我们实现了：

  1. 端到端开发：Java调用PyTorch训练模型，直接部署到TensorRT加速
  2. 实时推理：视频流分析延迟降至80ms
  3. 服务化封装：通过Spring Cloud微服务化模型推理接口

本文基于 Spring AI + Deeplearning4j + TensorFlow Java API，提供从模型训练到部署的完整代码实现。

二、系统架构设计

1. 整体

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