上篇我们聊了模型压缩，你跟着我用ONNX Runtime把推理速度提了2.5倍。但有个读者老张给我发来消息：“师傅，我按你说的压缩了模型，在PC上跑得飞快，可一放到Jetson Nano上，帧率直接掉到个位数，这是怎么回事？”老张的问题很典型——很多工程师以为模型压缩后就能直接部署到边缘设备，结果被现实狠狠打脸。今天这篇，我就带你走完模型导出到边缘部署的全流程，用Jetson Nano做实战，让你亲眼看到：部署不是把模型“搬过去”，而是为硬件“定制”推理方案。痛点拆解：最常见的三个“想当然”错误认知1：PyTorch模型直接拷到设备上跑这是新手最容易犯的错。很多人直接把.pt文件传到Jetson Nano上，然后用PyTorch推理，结果发现：内存占用飙到3GB以上（Nano只有4GB共享内存）每帧推理耗时500ms以上风扇狂转，系统直接卡死反例代码（千万别这么干）：# 错误做法：直接加载PyTorch模型到Jetson Nanoimporttorch model=torch