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本题详细解读
1. 安装 TorchServe
首先需要安装 TorchServe 和 torch-model-archiver。TorchServe 是 PyTorch 提供的模型服务工具，而 torch-model-archiver 用于将模型打包成 .mar 文件。
pip install torchserve torch-model-archiver
2. 打包模型
使用 torch-model-archiver 将模型打包成 .mar 文件。需要提供模型的定义文件、权重文件以及处理请求的 handler 文件。
torch-model-archiver --model-name my_model --version 1.0 --model-file model.py --serialized-file model.pth --handler my_handler.py
--model-name: 模型名称。--version: 模型版本。--model-file: 模型定义文件。--serialized-file: 模型权重文件。--handler: 处理请求的 handler 文件。
3. 启动 TorchServe
使用 torchserve 命令启动服务，并加载打包好的模型。
torchserve --start --model-store /path/to/model_store --models my_model.mar
--model-store: 模型存储路径。--models: 要加载的模型文件。
4. 发送请求
使用 curl 或其他 HTTP 客户端向 TorchServe 发送请求，获取模型预测结果。
curl -X POST http://localhost:8080/predictions/my_model -T input.json
http://localhost:8080/predictions/my_model: 模型的服务地址。-T input.json: 包含输入数据的 JSON 文件。
通过以上步骤，你可以成功使用 TorchServe 部署 PyTorch 模型，并通过 HTTP 请求获取预测结果。