TorchServe 是一个灵活且易于使用的工具,用于在生产环境中提供和扩展 PyTorch 模型的服务。它支持在多个平台上运行模型,包括本地、云端、以及各种计算硬件,如 CPU、GPU 及特定的云服务(AWS Inf1/Inf2/Trn1,Google Cloud TPUs 等)。
TorchServe 现在默认启用了令牌授权,但默认禁用了模型 API 控制。这些安全功能的添加是为了防止未经授权的 API 调用以及可能对模型服务器引入的恶意代码。
TorchServe 支持快速上手,用户可以通过多种方式安装,包括使用 pip 或 conda,以及通过 Docker 部署。此外,提供了 LL模基础设施部署的支持,使得用户能够快速在不同环境中启用服务。
TorchServe 可以在多种平台和环境中部署 PyTorch 模型,包括:
TorchServe 提供了强大的模型管理 API,支持多模型管理和优化资源分配。借助其推理 API,用户可以选择使用 REST 或 gRPC 来支持批量推理,以便更高效地处理请求。
TorchServe 提供了一些突出的应用示例,包括与 Meta Llama 的集成、支持 HuggingFace Transformers、处理模型并行推理、以及在多模态模型中结合文本、音频和视频等。用户可以参考这些示例快速了解 TorchServe 的功能和应用场景。
TorchServe 具备完善的安全策略,并欢迎社区成员为项目做出贡献。有关如何贡献的详细信息可参阅其贡献指南。
TorchServe 也被用于多个实际应用及案例分析,比如 AWS Inferentia2 上的高性能 Llama 部署、Naver 的 CPU 转型案例、SageMaker 上的动态批量推理等等。这些新闻和案例都显示了 TorchServe 在现代化机器学习部署中的应用潜力和灵活性。
总而言之,TorchServe 是一个强大而灵活的平台,适合广泛的 PyTorch 模型服务场景,为开发者在生产环境中管理和扩展机器学习模型提供了高效的途径。
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