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很多深度学习项目在实验阶段跑得不错，一到生产环境就卡住。算力不够，数据散落在不同系统里，模型上线后推理服务既要稳定，成本还不能失控。阿里云深度学习的相关产品基本能覆盖从数据到上线的整条链路，但具体怎么选、哪里容易踩坑，还是要结合自己的项目来看。这篇文章讲三件事：几个常用的基础组件，一个表面缺陷检测的例子，以及上线前需要提前检查的事项。 为什么训练任务不适合长…