推理性能优化检查项

推理性能优化检查项

【免费下载链接】indonesian-sbert-large 【免费下载链接】indonesian-sbert-large 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/naufalihsan/indonesian-sbert-large

  •  启用PyTorch JIT编译: model = torch.jit.script(model)
  •  设置适当批处理大小: 短文本(≤128词)建议batch_size=32
  •  使用半精度推理: model.half().to('cuda')
  •  禁用梯度计算: with torch.no_grad():
  •  清理GPU内存: torch.cuda.empty_cache()
  •  预加载模型到GPU: model = model.to('cuda')

### 3. 跨平台兼容性配置

#### Windows系统特殊配置

```bash
# 安装Visual C++构建工具
pip install torch==1.12.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html
# 设置字符编码
set PYTHONUTF8=1
低功耗设备配置(如Jetson Nano)
# 启用INT8量化推理
from torch.quantization import quantize_dynamic
model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
# 限制CPU线程数
torch.set_num_threads(2)

部署架构推荐

生产环境部署流程图

graph TD
    A[客户端请求] -->|REST API| B[负载均衡器]
    B --> C[模型服务集群]
    subgraph 模型服务节点
        D[FastAPI服务] --> E[模型缓存层]
        E --> F[Indonesian-SBERT-Large]
        F --> G[GPU加速]
    end
    C --> H[结果缓存Redis]
    H --> I[客户端响应]

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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