张小明
前端开发工程师
昨天深夜，隔壁组的同事跑过来问我：“模型在PyTorch里跑得好好的，导出ONNX后推理速度反而慢了，这正常吗？” 我看了眼他的代码，发现他直接把模型丢给ONNX Runtime，连最基本的session配置都没做。这问题太典型了，今天咱们就聊聊YOLOv11的ONNX Runtime部署，那些容易踩坑的细节。
很多人拿到训练好的YOLOv11模型，第一反应就是直接torch.onnx.export。先等等，导出前得确保模型处于推理模式：
model.eval()# 这个不能忘model.to('cpu')# 导出时最好在CPU上#Harness是确保AI Agent在真实系统中可靠、可控执行的一套工程体系，而非模型本身。它通过环境隔离、规则显式化、任务拆解、验证闭环和失败回路等步骤，约束模型行为，防止生产事故。Harness的核心价值在于控制能力，使AI在出错时后果…
李华
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