引言: 现在有很多开源推理引擎，也有很多同学做模型部署相关工作，但大部分仅仅停留在“用工具”的层面。假如你想掌握技术的本源，停留在用工具层面是远远不够的。

我将最近业余玩耍的自建AI推理引擎相关博客文章整理成一个索引，里面记录了一些我在建造过程中踩过的坑，以及一些关于 C++语言、框架架构、算子推理设计、用户体验设计 的一些实践和思考，希望对大家有用。

AI已经到了一个非常成熟的阶段，我们要做的，不仅仅是 python train.py，我们要做的是更进一步的将AI推延到工业领域，而这离不开一个好用的推理引擎。但仅停留在用开源的工具未免有些浅显，比如 有社区同学就问我MNN编译的库体积较大如何解决？有人问题我为什么某些框架的layernorm很慢等等，如果你深入知道它背后的实现原理，这些问题自然就知道答案了。

这个仓库持续更新中，如果你对 AI部署落地，AI算法应用感兴趣，可以搜索微信公众号关注一波： 神力人工智能 。不定期分享一些技术干货。

本系列一直在更新中，一直没有停更，简单动态记录：

2022.09.08 : 忙于模型优化，暂时停了一段时间，下次将使wnnx能够推理自研的YOLO系列目标检测模型；

• 为什么要构建推理引擎
• 推理框架实现123
• WNNX从0实现AI推理引擎（一）
• WNNX从0实现AI推理引擎（二）
• WNNX从0实现AI推理引擎（三）
• WNNX从0实现AI推理引擎（四）
• WNNX从0实现AI推理引擎（五）
• WNNX从0实现AI推理引擎（六）
• WNNX从0实现AI推理引擎（七）
• WNNX从0实现AI推理引擎（八）
• WNNX从0实现AI推理引擎（九）

• 将引擎链接到TensorRT
• 自建引擎推理YOLOX
• 自建引擎推理BERT
• 自建引擎推理语音识别模型
• 自建引擎推理语音合成模型

• 自建引擎如何编译一个exe进行AI模型分发
• 如何移花接木将其他的引擎的东西融合进入自建引擎
• 用自建引擎建造一个自动表白机器人送给女朋友
• 自建引擎从入门到入土

• 如何给框架设计进行用户体验设计？
• 真正的软件如何做到用户友好
• 用户用你的SDK到底是在用什么？
• 自建推理引擎如何商业化（工业化）落地

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