PyTorch模型部署有多种方法，以下是常见的几种方法：
使用PyTorch Serving：PyTorch Serving是一个开源的模型部署库，可以将PyTorch模型部署为RESTful API。它可以与常见的Web框架（如Flask、Django）配合使用，实现模型的在线推理。
使用TorchScript：TorchScript是PyTorch的一个功能，可以将PyTorch模型转换为一种中间表示形式（即TorchScript），从而可以在不依赖PyTorch的环境中运行模型。可以将TorchScript模型集成到其他编程语言（如C++）的应用程序中，实现模型的部署。
使用ONNX：ONNX是一种开放的模型表示格式，可以将PyTorch模型转换为ONNX格式，并将其部署到支持ONNX的推理引擎中，如ONNX Runtime、TensorRT等。这种方式可以实现跨平台部署，并且可以利用一些高性能的推理引擎进行加速。
使用深度学习框架的集成部署工具：一些深度学习框架（如TensorFlow、TFLite）提供了集成的部署工具，可以将PyTorch模型转换为这些框架的模型表示形式，然后使用框架自带的部署工具进行部署。
需要根据具体的需求和场景选择适合的部署方法。