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单机 PyTorch 模型跑推理没什么问题，但数据量一旦上到万级、百万级，瓶颈就暴露出来了：内存不够、GPU 利用率低、I/O 拖后腿，更别说还要考虑容错和多机扩展。 传统做法是自己写多线程 DataLoader、管理批次队列、手动调度 GPU 资源，这哥工程量可不小，调试 ...
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