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如何部署 PyTorch 模型
使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ TorchServe 是 PyTorch 官方开发的开源工具，源码地址 https://github.com/pytorch/serve 官方给出的描述是： A flexible and easy to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性」。 感兴趣可以参考 TorchServe 的文档 https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.mdgithub.com/pytorch 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤，你也可以参考笔者的 MNIST 完整 demo，地址为： https://github.com/louis-she/torch-serve-mnistgithub.com
21410编辑于 2025-12-16- 来自专栏计算机视觉战队
模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。 在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！ （点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？ 如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层，那么在转换到onnx文件后，使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。 ，结果发现调用 pytorch框架的输出和调用opencv和onnxruntime的输出都不同，而opencv和onnxruntime的输出相同(平均差异在小数点后10位)，这又是一个pytorch转onnx
2.5K20编辑于 2022-01-28 如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 结语 本文介绍了Pytorch模型部署的最佳实践。 首先，需要选择合适的部署方式，包括使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，或使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。
36610编辑于 2025-12-16- 来自专栏DeepHub IMBA
使用Flask快速部署PyTorch模型
今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。 现在我们可以运行python app.py，如果没有问题，你可以访问http://localhost:5000/，应该会看到一条简单的消息——“Welcome to the PyTorch Flask <html> <head> <title>PyTorch Image Classification</title> </head> <body>
PyTorch 以上都是基本的web应用的内容，下面就是要将这个web应用和我们的pytorch模型的推理结合。 加载模型 在home route上面，加载我们的模型。 就是这样只要5分钟，我们就可以成功地部署一个ML模型。 作者：Daniel Korsz
1.9K40编辑于 2023-02-01 - 来自专栏文鹃阁
PyTorch JIT 模型部署常见错误
preface 在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时，经常会遇到很多错误，包括但不限于算子不支持，无法推断参数类型，以及一些很奇怪的错误，这里全部记录一下，建议配合我之前写的 check_tolerance, strict, _force_outplace, True, _module_class) reference model trace error · Issue #43196 · pytorch /pytorch (github.com)
2.8K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏一棹烟波
pytorch模型部署在MacOS或者IOS
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。 coreML框架可以方便的进行深度学习模型的部署，利用模型进行预测，让深度学习可以在apple的移动设备上发光发热。 pytorch -- ONNX -- coreML 没错，就是这个流程。 我们有训练好的.pth模型，通过pytorch.onnx.export() 转化为 .onnx模型，然后利用 onnx_coreml.convert()将 .onnx转换为 .mlModel。 pytorch -- ONNX 请先查看pytorch官网的onnx模块：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 。
2.6K50发布于 2019-05-25 - 来自专栏我的机器学习之路
PyTorch深度学习模型的服务化部署
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。 PyTorch==1.3 2. Flask==0.12 3. 将PyTorch分类模型接入服务 from flask import Flask, request from werkzeug.utils import secure_filename import uuid multipart/form-data; boundary=1234567890" -p turtle.txt http://localhost:5556/run 有了gunicorn和nginx就可以轻松地实现PyTorch 模型的多机多卡部署了。
2.1K30发布于 2020-10-23 - 来自专栏机器学习之禅
28 | PyTorch构建的模型如何上线部署
到这里，我们就完成了一个简单的模型部署流程，当然，这里只是一个单一的服务，如果我们在工作中需要用到并发服务，异步服务可以在这个基础上进行修改，或者搭配其他的工具。
2.4K20编辑于 2022-12-30 - 来自专栏用户9379088的专栏
使用onnx对pytorch模型进行部署
1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
1.2K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏腾讯云中间件专家服务
在scf上部署pytorch的炼丹模型
在scf上部署pytorch的炼丹模型 在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。 但很遗憾的是，pytorch是设计为一个方便的训练和生成模型的框架，但是可能并不适合用在服务端。我们可以看到整个env的大小有接近1.8g。如果这对于部署在scf环境上太大了。 首先的一步就是先执行模型转换，将pytorch模型转换为onnx模型,这里可以参考pytorch官方文章 pip install onnx onnxruntime python trans.py 执行我们示例库中的 [输出结果] 结尾 本次文章我们从无到有的创建了经典的mnist模型，并成功在scf上部署和测试。如果大家有类似的模型需要部署在scf上也可以使用本办法。 附上我们的示例库地址 : https://github.com/TencentCloudMiddleWare/scf-customruntime-pytorch-demo
1.5K151发布于 2021-01-28 - 来自专栏OpenMMLab
学懂 ONNX，PyTorch 模型部署再也不怕！
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。 ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。 预告一下： 在后面的文章中，我们将继续介绍如何在 PyTorch 中支持更多的 ONNX 算子，让大家能彻底走通 PyTorch 到 ONNX 这条部署路线；介绍 ONNX 本身的知识，以及修改、调试 由于推理引擎对静态图的支持更好，通常我们在模型部署时不需要显式地把 PyTorch 模型转成 TorchScript 模型，直接把 PyTorch 模型用 torch.onnx.export 跟踪导出即可 我们部署时一般都默认这个参数为 True。如果 onnx 文件是用来在不同框架间传递模型（比如 PyTorch 到 Tensorflow）而不是用于部署，则可以令这个参数为 False。
15.5K32编辑于 2022-05-25 - 来自专栏轩辕镜像
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
容器化部署PyTorch可有效解决环境一致性问题，简化部署流程，提高开发与生产环境的兼容性。 本文将详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，按测试环境与生产环境分级说明，涵盖环境准备、镜像拉取、容器部署、功能测试、生产优化及故障排查等内容，兼顾易用性与生产级安全要求。 环境准备Docker环境安装部署PyTorch容器前，需先确保目标服务器已安装Docker环境。 :/workspace/logs\#日志目录xxx.xuanyuan.run/pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-runtime2.DockerCompose生产部署 通过本文方案部署PyTorch容器，可实现开发与生产环境的一致性，兼顾安全性、稳定性与可运维性，为深度学习项目的落地提供可靠支撑。
24610编辑于 2026-01-14 - 来自专栏数据派THU
【干货书】Pytorch创建和部署深度学习应用
在这本实用的书中，您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想，并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中的PyTorch的关键概念。 学习如何将深度学习模型部署到生产中 探索几家领先公司的PyTorch用例 学习如何将转移学习应用到图像 使用在维基百科上训练的模型应用尖端的NLP技术 使用PyTorch的torchaudio库对基于卷积模型的音频数据进行分类 使用TensorBoard和Flame图调试PyTorch模型 将生产中的PyTorch应用部署在Docker容器和运行在谷歌云上的Kubernetes集群中 https://www.oreilly.com /library/view/programming-pytorch-for/9781492045342/
77320编辑于 2022-03-21 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署
微信公众号：OpenCV学堂 RetinaNet模型导出 在Pytorch的torchvision框架中支持对象检测模型主要包括： -SSD -Faster-RCNN -Mask-RCNN -FCOS -RetinaNet -KeyPointRCNN 亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。 SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。 01 版本兼容性问题 通过Pytorch1.7.1导出RetinaNet的ONNX模型可以部署到OpenVINO2022上正确推理，但是当我升级Pytorch版本从1.71到1.10版本之后，同样脚本导出的 Operation name: 3217 然后我重新切换到pytorch1.7版本之后导出又可以加载并正常推理了；但是ONNXRUNTIME一直可以。
1.4K40编辑于 2023-01-04 - 来自专栏计算机与AI
如何将PyTorch Lightning模型部署到生产中
作为构建 整个部署平台的人 ，部分原因是我们讨厌编写样板，因此我们是PyTorch Lightning的忠实拥护者。本着这种精神，我整理了将PyTorch Lightning模型部署到生产环境的指南。 部署PyTorch Lightning模型进行推理的每种方法 有三种方法可以导出PyTorch Lightning模型进行投放： 将模型另存为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 将模型导出到 1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 2.导出到ONNX并通过ONNX运行时进行投放 现在，我们已经部署了一个普通的PyTorch检查点，让事情复杂一些。 3.使用Torchscript的JIT编译器进行序列化 对于最终部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。
2.5K20发布于 2020-11-19 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误
导读 本文列举了5个将PyTorch应用到生产时容易遇到的5个错误操作。 ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。 大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。 尽管大多数教程和在线教程使用TensofFlow，但我的大部分经验都是使用PyTorch。 在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。 在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。 为了加速PyTorch模型，你需要将它切换到eval模式。 例如，使用图像数组作为发送到PyTorch的矩阵。性能增益等于同时传递的对象数量。
95430编辑于 2022-04-06 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
如何将PyTorch Lighting模型部署到生产服务中
作为构建整个部署平台的人，部分原因是我们讨厌编写样板文件，我们是PyTorch Lightning的忠实粉丝。本着这种精神，我整理了这篇将PyTorch Lightning模型部署到生产中的指南。 直接打包部署PyTorch Lightning模型 从最简单的方法开始，让我们部署一个不需要任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 接下来，我们部署它： ? 注意，我们也可以将其部署到一个集群中，并由Cortex进行管理： ? 在所有的部署中，Cortex将我们的API打包并将其作为web的服务公开。 导出为ONNX并通过ONNX Runtime进行服务 现在我们已经部署了一个普通的PyTorch检查点，让我们把事情复杂化一点。 使用 Torchscript’s JIT compiler序列化 对于最后的部署，我们把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript，并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。
3.3K10发布于 2021-02-23 - 来自专栏OpenMMLab
ONNX 自定义算子实战，扫除 PyTorch 模型部署障碍
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。 但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。 ONNX 有相应的算子 可在实际部署中，这三部分的内容都可能有所缺失。 支持 ATen 算子 实际的部署过程中，我们都有可能会碰到一个最简单的算子缺失问题：算子在 ATen 中已经实现了，ONNX 中也有相关算子的定义，但是相关算子映射成 ONNX 的规则没有写。 中添加 C++ 拓展和模型部署关系不大，这里我们仅给出这个简单的示例，并不对其原理做过多讲解。
10.3K22编辑于 2022-05-25 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
轻松学Pytorch之Faster-RCNN模型ONNX导出与部署
ONNX格式，这个问题后来pytorch官方有文档了，可以直接导出。 所以我自己尝试了一下，发现是可以导出ONNX格式的，直接使用torchvision提供的预训练Faster-RCNN模型，通过脚本就可以直接导出ONNX格式模型，而且还能部署。 然后我把这个模型转换为ONNX格式，也可以成功部署并推理，截图如下： 扫码下面的路线图，认真学习，可以get以上全部技能！从Faster-RCNN训练到模型部署，即可获取！ 扫码查看OpenCV+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择Pytorch框架！ Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
2.2K20编辑于 2022-03-28 - 来自专栏第一专栏
动手学DL——环境部署随笔【深度学习】【Anaconda】【CUDA】【PyTorch】【jupyter】
1、环境部署 记录虚拟环境安装部署细节，以备重装。 conda create -n pytorch python=3.9 查看当前所有的虚拟环境 conda env list 激活pytorch这个虚拟环境 conda activate pytorch /whl/cu113 在网络环境差时，pytorch 离线安装方法：https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1H7Tk/? 1.3、安装结束 虚拟环境，科学计算库，pytorch 配置结束 conda list 1.4、 jupyter 连接虚拟环境 jupyter 默认在 base环境中 在虚拟环境中执行： install --user --name=pytorch 以后新建 ipynb，kernel 可以选择虚拟环境pytorch了 kernel 也可以切换内核，执行重启并清空后新内核正常使用。
86820编辑于 2023-07-09
腾讯云开发者
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