关于torchserve和torchrun的简介
这两个东西是我最近在github查找大模型时发现的,平时在公司开发时很少使用这两个东西,因为都是在内网.
- TorchServe
TorchServe是一个轻量级的模型服务器,可以轻松地将PyTorch模型部署为RESTful API或TorchServe的自定义格式。它支持多模型管理,自动扩展和生命周期管理,可以快速部署和管理模型。TorchServe还支持模型推理缓存、异步推理和自定义处理程序,可以根据需求自由配置。
在使用TorchServe部署模型时,需要编写一个模型描述文件,该文件定义了模型的输入输出规格、预处理和后处理步骤、模型推理的超参数等。TorchServe还支持使用Python的torchscript和ONNX格式导出的模型,方便用户使用各种PyTorch模型。除此之外,TorchServe还提供了易于使用的REST API和管理界面,可以轻松地管理模型服务器。
- TorchRun
TorchRun是一个用于本地或远程服务器上运行PyTorch训练作业的工具。它提供了命令行界面,可以轻松地指定训练参数和模型超参数,并跟踪训练进度和性能。TorchRun还支持分布式训练和自动调优,可以帮助用户快速实现高效的训练过程。
在使用TorchRun进行训练时,需要指定训练数据集、优化器、损失函数、学习率等训练参数,以及模型的超参数等。TorchRun支持使用多个GPU和多个节点进行分布式训练,还提供了自动调优的功能,可以根据给定的参数范围和搜索策略,自动搜索最优的超参数组合,从而提高训练效率和模型性能。
总之,TorchServe和TorchRun都是与PyTorch深度学习框架相关的工具,可以帮助用户快速部署和管理模型服务器,以及实现高效的训练过程。
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