PyTorch 模型部署指南 🚀

概述 📌

模型部署是将训练好的机器学习模型应用到实际生产环境的核心环节。PyTorch 提供了多种工具和框架，如 TorchScript、ONNX 和 ** TorchServe**，帮助开发者高效完成部署任务。以下是关键步骤：

1. 模型导出
   使用 torchscript 或 ONNX 格式转换模型，确保兼容性

   

2. 服务化封装
   通过 TorchServe 快速构建 REST API 接口

   

3. 性能优化
   利用 TensorRT 加速推理过程

   

4. 生产环境集成
   部署到 Kubernetes 或 Docker 容器

   

常见工具 🛠️

扩展阅读 📚

• 模型部署最佳实践
• PyTorch 与 TensorFlow 部署对比
• 部署中的性能调优技巧

部署成功后，请通过 模型监控指南 了解如何维护模型效果。