FrameworkpytorchPytorchConference202317.让pytroch模型更快速投入生产的方法——torchserveOn this page17.让pytroch模型更快速投入生产的方法——torchserve大纲 引入 推理过程中的难点 如何使推理变快 TorchServe的优点 TorchServe技术实现 如何部署和运维 性能优化方法 合作案例分享 详细要点 1. 引入 介绍了训练和推理的区别 推理需要考虑更多实际场景问题 2. 推理中的难点 加载模型和数据需要时间 接受不同格式的输入并进行预处理 推理速度需要满足实时需求 3. 如何加快推理速度 优化模型结构和代码 使用动态批量和批量推理 编译和优化模型 4. TorchServe优点 提供一整套解决方案运行PyTorch模型 支持高可扩展性和多进程