PyTorch Serve: 用于生产环境中优化和扩展PyTorch模型的开源工具

PyTorch Serve: 用于生产环境中优化和扩展PyTorch模型的开源工具

【免费下载链接】serve Serve, optimize and scale PyTorch models in production 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/serv/serve

PyTorch Serve 是一个由 PyTorch 团队开发的开源项目，旨在帮助开发者们在生产环境中优化和扩展 PyTorch 模型。该项目主要使用 Python 编程语言，并提供了对 CUDA 的支持以利用 GPU 加速。

核心功能

PyTorch Serve 的核心功能包括：

• 模型服务：将 PyTorch 模型部署为 REST 或 gRPC API，方便在生产环境中进行推理。
• 模型管理：支持多模型管理，优化工作节点到模型的分配。
• 性能优化：提供内置的支持来优化、基准测试和剖析 PyTorch 和 TorchServe 的性能。
• 灵活的扩展性：支持在 CPU 和 GPU 上进行推理，并兼容 AWS Inf1/Inf2/Trn1、Google Cloud TPUs 和 Nvidia MPS 等硬件。
• 监控与自动化：支持使用 Prometheus 进行系统级监控，并可通过 Grafana 进行可视化。

最近更新的功能

根据项目最近的更新，以下是一些新加入的功能和改进：

• 安全性增强：默认启用 Token 授权并禁用模型 API 控制，以防止未授权的 API 调用和潜在的恶意代码引入。
• LLM 引擎支持：增加了对大型语言模型的支持，例如 Meta Llama 模型，并提供了相应的部署指南。
• 性能优化：通过连续批处理和流式响应等机制提高了模型推理的性能。
• 更好的集成：与 HuggingFace Transformers 的集成更加紧密，支持更好的转换器模型和注意力机制。

通过这些更新，PyTorch Serve 进一步提升了其在生产环境中部署 PyTorch 模型的便利性和性能。

【免费下载链接】serve Serve, optimize and scale PyTorch models in production 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/serv/serve