Linux PyTorch模型怎么部署

Linux部署PyTorch模型常见方法如下：

1. 环境准备

   • 安装PyTorch：通过pip或conda安装，需匹配CUDA版本（如pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113）。
   • 准备模型：训练后保存为.pt/.pth文件，或用TorchScript/ONNX转换格式。

2. 轻量级部署（直接运行）

   • 用Flask/FastAPI编写服务：加载模型并定义API接口，例如接收输入数据、预处理、推理、返回结果。
   • 运行服务：python app.py，通过HTTP请求测试（如curl或Postman）。

3. 生产环境部署

   • Docker容器化：
     • 编写Dockerfile，基于官方镜像安装依赖并复制模型与服务代码。
     • 构建镜像并运行容器，可搭配Nginx+Gunicorn提升性能与稳定性。
   • TorchServe：
     • 安装后通过命令行部署TorchScript模型，支持多模型管理与监控。

4. 进阶优化

   • 性能调优：使用GPU加速（model.cuda()）、批处理输入数据。
   • 安全配置：用HTTPS加密通信，通过防火墙限制端口访问。
   • 日志与监控：集成Prometheus+Grafana跟踪服务状态。

参考来源：