主要观点：Python 在机器学习生态系统中占主导，但企业应用多基于 Java，二者脱节导致部署瓶颈，需将现代 AI 集成到 Java 系统。Open Neural Network Exchange (ONNX)标准提供解决方案，能让基于 Transformer 的推理在 JVM 内原生运行，消除 Python 运行时不匹配问题，为企业架构师带来语言一致性、部署简单、基础设施复用和可扩展性等好处。
关键信息：

• 企业系统需 AI 助力，Python 实验训练出色，但部署到 Java 系统有架构摩擦，ONNX 可解决。
• 设计目标包括消除生产中的 Python、支持可插拔分词和推理、确保 CPU - GPU 灵活性、优化延迟和线程安全、设计可跨栈复用。
• 基于 ONNX 的系统架构分为输入处理、分词、推理引擎、后处理等组件，各模块独立可维护。
• 模型生命周期中，训练好的模型以 ONNX 格式和配置文件导出，作为部署资产。
• 分词器是关键组件，应独立为 Java 模块，避免依赖 Python 微服务。
• 推理引擎使用 ONNX Runtime 的 Java API 处理输入和输出，支持 CPU 和 GPU 执行。
• 部署模型可嵌入 Java 库或外部化，在 GPU 环境中可启用 CUDA 提供程序。
• 与框架级抽象相比，ONNX 执行模型在 JVM 内，更具确定性、可重复性和 vendor 中立性。
  重要细节：
• 文中介绍了相关代码片段，如 Java 中调用推理引擎的代码OrtSession.Result result = session.run(inputs);等。
• 提及相关文章后续将探讨的内容，如安全审计、可扩展推理模式、内存管理等。
• 强调了各组件在系统中的作用和相互关系，如分词器与推理引擎的配合等。