本文介绍了如何使用TorchServe搭建基于codeBERT的分类模型服务，该服务用于检测软件开发中的克隆代码。首先，概述了TorchServe的功能和架构，然后详细说明了codeBERT模型及其在代码相似性检测中的应用。接着，文章详述了环境搭建、编写Handler类、模型打包和启动服务的步骤，并展示了服务测试结果。最后，简要总结了整个部署流程。
背景
最近在做有关克隆代码检测的相关工作，克隆代码是软件开发过程中的常见现象，它在软件开发前期能够提升生产效率，产生一定的正面效益，然而随着系统规模变大，也会产生降低软件稳定性，软件bug传播，系统维护困难等负面作用。本次训练基于codeBERT的分类模型，任务是给定两个函数片段，判断这两个函数片段是否相似，TorchServe主要用于PyTorch模型的部署，现将使用TorchServe搭建克隆代码检测服务过程总结如下。
TorchServe简介
TorchServe是部署PyTorch模型服务的工具，由Facebook和AWS合作开发，是PyTorch开源项目的一部分。它可以使得用户更快地将模型用于生产，提供了低延迟推理API，支持模型的热插拔，多模型服务，A/B test版本控制，以及监控指标等功能。TorchServe架构图如下图所示：
TorchServe框架主要分为四个部分：Frontend是TorchServe的请求和响应的处理部分；Worker Process 指的是一组运行的模型实例，可以由管理API设定运行的数量；Model Store是模型存储加载的地方；Backend用于管理Worker Process。
codeBERT是什么？
codeBERT是一个预训练的语言模型，由微软和哈工大发布。我们知道传统的BERT模型是面向自然语言的，而codeBERT是面向自然语言和编程语言的模型，codeBERT可以处理Python,Java,JavaScript等，能够捕捉自然语言和编程语言的语义关系，可以用来做自然语言代码搜索，代码文档生成，代码bug检查以及代码克隆检测等任务。当然我们也可以利用CodeBERT直接提取编程语言的token embeddings，从而进行相关任务。
环境搭建
安装TorchServe
pip install torchserve
pip install torch-model-archiever
编写Handler类
Handler是我们自定义开发的类，Tor
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