可以在 Ubuntu 上部署 PyTorch 模型
Ubuntu 对 PyTorch 的支持成熟，既可直接在系统或虚拟环境中运行脚本，也能通过 Flask/FastAPI 提供 API，或使用 Docker 容器化交付；有 NVIDIA GPU 时可安装带 CUDA 的 PyTorch 版本以获得显著加速。
快速上手步骤
- 准备环境：安装 Python 3 与 pip，建议使用虚拟环境隔离依赖。
命令示例：sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip；python3 -m venv venv && source venv/bin/activate。
- 安装 PyTorch：根据硬件选择安装命令（CPU 或 CUDA）。
示例：pip install torch torchvision torchaudio（CPU）；如需 GPU，请按官网指引选择匹配 CUDA 的版本（如 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113）。
- 准备与加载模型：保存为 .pth 并加载权重，推理前调用 model.eval()，用 torch.no_grad() 包裹前向推理。
- 运行与验证：python your_script.py；可简单验证安装与设备可用性（import torch; print(torch.version); print(torch.cuda.is_available())）。
生产级部署选项
- Web 服务与进程管理：用 Flask/FastAPI 封装推理接口，配合 Gunicorn/uWSGI 部署；示例 FastAPI 服务可监听 0.0.0.0:5000 提供预测 API。
- 容器化交付：编写 Dockerfile（FROM python:3.8-slim 或 3.9-slim；WORKDIR /app；COPY requirements.txt；RUN pip install -r requirements.txt；COPY .；CMD [“python”,“app.py”]），构建镜像并运行（docker build -t my-pytorch-app .；docker run -p 5000:5000 my-pytorch-app）。
- 高性能与服务化：使用 TorchServe 部署模型服务；或转换为 ONNX 并结合 ONNX Runtime 推理以提升跨平台与吞吐性能。
GPU 使用与加速
- 前提条件：需要 NVIDIA GPU 且正确安装 CUDA 驱动与工具链。
- 安装与验证：选择与 CUDA 版本匹配的 PyTorch（如 cu113 等），安装后用 torch.cuda.is_available() 检查；推理时确保模型与张量在相同设备上（如 .to(‘cuda’)）。
常见问题与建议
- 版本匹配：确保 Python、PyTorch 与 CUDA 版本匹配；不确定时参考 PyTorch 官网获取对应安装命令。
- 依赖管理：使用虚拟环境或 Docker 管理依赖，避免系统环境污染；requirements.txt 中固定版本便于复现。
- 推理优化：生产推理使用 model.eval() 与 torch.no_grad()；对延迟敏感场景可考虑 ONNX Runtime 或 TorchServe。
- 服务稳健：Web 服务建议配合 Gunicorn/uWSGI 与反向代理（如 Nginx），并加入日志、监控与自动重启策略。