通过本次 “模型推理和性能优化” 课程学习，我对基于昇思 MindSpore 在昇腾硬件上实现高效模型推理有了全面认识。课程聚焦模型部署落地的关键环节，系统讲解了推理流程设计与性能调优技巧，包括静态图编译、算子融合、精度优化等核心技术。实践中，我在昇思大模型平台的 Ascend 环境中操作，先加载微调后的 DeepSeek 蒸馏模型，配置 GenerationConfig 参数，再通过 MindSpore 的 JIT 编译功能实现推理加速。实操时遇到不少问题：初始推理速度较慢，通过课程讲的图算融合技术和算子选择优化后，耗时降低 40%；出现精度波动问题，采用混合精度推理策略，将关键层保留 float32 精度解决；内存占用过高时，运用模型分片加载和缓存优化方法，成功将内存占用控制在硬件限制内。老师分享的性能分析工具使用技巧很实用，比如通过 MindSpore Profiler 定位瓶颈算子，以及针对昇腾 NPU 特性调整并行策略的方法。课程还详细讲解了推理部署的工程化细节，如输入输出格式标准化、异常处理机制等。整个过程让我明白，推理优化需兼顾精度与效率，硬件特性适配和工程细节处理同样重要。官方提供的性能优化指南和昇腾社区的案例库为解决问题提供了重要支撑，这些收获让我掌握了从模型训练到高效部署的完整流程，为后续实际项目开发奠定了坚实基础。