用火炬捕获和部署pytorch型号

我们想到的是模型项目，我们的大多数注意力都倾向于关注大问题，例如：创建和策划数据集，设计最佳的ML架构，为培训提供适当的大型GPU群集，并建立满足目标服务质量服务质量（QOS）要求的推理解决方案。但是，通常是小细节成为我们的致命弱点，导致意外的虫子和重大的生产延迟。

achilles的脚跟

经常被忽略的一个细节是将经过训练的模型移交给推理环境。尽管这种交接似乎很容易，但它很容易成为挫败感的源泉。培训和推理环境很少相同，从运行时库到硬件目标有所不同。要浏览这些差异，AI/ML模型开发人员必须确保：

，模型定义及其受过训练的权重将其正确加载到推理环境中，而模型的行为不会改变。

模型定义及其受过训练的权重被正确加载到推理环境中，

模型的行为不会改变。

本文将重点介绍第一个挑战 - 在推理环境中对模型定义和状态的可靠恢复。我们将调查一些旧选择及其缺点。然后，我们将介绍新的Torch.Export API，并在使用HuggingFace的Transfceers Library（版本4.54.0）构建的玩具模型上演示它。在我们的实验中，我们将使用Amazon EC2 G5.xlarge实例（包含NVIDIA A10G GPU和4个VCPU），运行Pytorch（2.7）深度学习AMI（DLAMI）。

torch.export 拥抱面的 变形金刚 Amazon EC2 G5.xlarge Pytorch（2.7）深度学习AMI（DLAMI） 火炬发电机 torch.compile 最近的帖子 上一篇文章

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