第9章 - 模型部署与生产环境 实训操作手册

1. TorchScript和模型序列化

目标:理解TorchScript的目的,并学会将PyTorch模型转换为TorchScript。

内容:

a. 什么是TorchScript?

TorchScript提供了一种方法,可以捕获PyTorch模型的定义,使其与Python运行时无关,从而可以在没有Python的环境中使用。

b. 如何转换模型为TorchScript?

使用torch.jit.tracetorch.jit.script将PyTorch模型转换为TorchScript。

实操:

import torch
import torch.nn as nn


class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 2)


    def forward(self, x):
        return self.linear(x)


model = SimpleModel()
example_input = torch.rand(1, 2)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_script_module.save("simple_model.pt")

2. 使用ONNX导出模型

目标:学会使用ONNX格式导出PyTorch模型。

内容:

实操:

torch.onnx.export(model, example_input, "simple_model.onnx", verbose=True) 

3. 使用PyTorch Serving部署模型

目标:学会使用TorchServe部署PyTorch模型。

内容:

a. 什么是TorchServe?

TorchServe是PyTorch的模型服务工具,可以轻松部署PyTorch模型。

b. 如何使用TorchServe部署模型?

实操:

    • 安装TorchServe:
pip install torchserve torch-model-archiver 
    • 创建一个.mar文件:
torch-model-archiver --model-name simple_model --version 1.0 --model-file simple_model.py --serialized-file simple_model.pt --handler image_classifier 
    • 启动TorchServe:
torchserve --start --model-store model_store --models simple_model=simple_model.mar 

4. 模型性能优化

目标:了解如何优化PyTorch模型以提高推理速度。

内容:

a. 量化:

PyTorch支持动态和静态量化,可以减少模型大小并提高性能。

b. 剪枝:

  • 通过移除某些神经元或连接来减少模型的大小和复杂性。

实战项目:部署模型并实现Web API进行模型预测

项目描述:选择之前构建的一个模型,进行模型序列化,并在本地环境中部署该模型,实现一个简单的Web API来进行模型预测。

实操步骤

序列化模型:

  1. 使用上面的方法将模型转换为TorchScript格式或ONNX格式。

安装必要的库:

pip install Flask torchserve 

创建API:

from flask import Flask, jsonify, request
import torch


app = Flask(__name__)
model = torch.jit.load("simple_model.pt")


@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_tensor = torch.tensor(data['input'])
    output = model(input_tensor)
    return jsonify({'output': output.tolist()})


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

启动API:

  1. 运行上面的代码,API将在默认的5000端口上启动。

测试API:

  1. 使用工具如curl或Postman向API发送请求,并观察返回的预测结果。
Logo

汇聚原天河团队并行计算工程师、中科院计算所专家以及头部AI名企HPC专家,助力解决“卡脖子”问题

更多推荐