文章分类 - 模型部署
摘要:转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1670477 理解问题陈述 让我们讨论一下问题陈述,我们想要创建一个包含如下文本框的网页(如下所示)。用户在这里输入网址。 这里的任务是从URL中抓取所有图像。对于每个图像,我们将使用图像分类模型预测图像
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摘要:6. CUSTOM SERVICE客制化服务 6.1. 文档内容 Custom handlers 客制化handlers Creating model archive with entry point 创建带入口点的模型存档 Handling model execution on GPU 在gpu上
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摘要:7. torchserve 默认 inference handlers torchserve支持四种开箱即用的inference handlers(推理操作),每一个模型推理都支持批处理。 7.1. image_classifier 图像分类器 Description : 在ImageNet 数据集
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摘要:Torchserve 官方手册 github官方地址 依赖: python >= 3.8 jdk > 11.0 本文使用本地编译torchserve方式 1. 下载torchserve项目 git clone https://github.com/pytorch/serve.git 2. 安装项目相
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摘要:高级配置 TorchServe 的默认设置对于大多数用例来说应该足够了。但是,如果您要自定义 TorchServe,则可以使用本主题中描述的配置选项。 配置 TorchServe 的方法有 3 种。按优先顺序排列,它们是: 环境变量(Envionment Variables) 命令行参数(Comma
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摘要:官方手册:1. TorchServe — PyTorch/Serve master documentation 官网:pytorch/serve: Serve, optimize and scale PyTorch models in production (github.com) 1 快速开始to
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