推理性能优化检查项
- 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]
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



