部署TensorRT进行模型量化，将Transformer模型的浮点精度降至int8，推理速度提升3.2倍。构建标准化模型基类实现统一接口，通过PyTorch的nn.Module封装CV模型组件，使用Transformers库进行NLP预训练模型微调。基于FastAPI构建RESTful API网关，通过gunicorn实现多进程处理，在权衡响应延迟与吞吐量的基准测试中，QPS提升5.8倍的情况下

任务可通过`Task`或`Future`对象管理，使用装饰器`@asyncio.coroutines`或实用类如`asyncio.Queue`实现复杂协作。数据库交互则需使用异步驱动，例如：PostgreSQL的`asyncpg`替代`psycopg2`，MongoDB的`motor`替代`pymongo`。传统`Flask`或`Django`在同步模式下不具备天然异步支持，而`aiohttp`和