19、将 PyTorch 模型投入生产的实用指南

将 PyTorch 模型投入生产的实用指南

在机器学习模型的开发过程中，将训练好的模型从开发环境迁移到生产环境是一个关键步骤。本文将详细介绍如何使用 MXNet 模型服务器将 PyTorch 模型部署到生产环境，并通过 Locust 进行负载测试，同时还会探讨 TorchScript 在提高模型效率方面的应用。

1. Netron 模型可视化工具

Netron 最初是一个 ONNX 可视化工具，现在它已经支持所有流行框架导出的模型。根据官方文档，Netron 可以接受 ONNX、Keras、CoreML、Caffe2、MXNet、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow、Caffe、PyTorch、Torch、CNTK、PaddlePaddle、Darknet 和 scikit-learn 等模型。

2. MXNet 模型服务器

2.1 选择 MXNet 模型服务器的原因

MXNet 模型服务器（也称为 MMS）由社区维护，由亚马逊团队牵头。与其他服务模块相比，MXNet 具有以下优势：
- 兼容性 ：在编写本文时，TensorFlow 与 Python 3.7 不兼容，而 MXNet 的服务模块与内置的 ONNX 模型集成，使开发人员可以使用很少的命令行代码来部署模型，无需学习分布式或高度可扩展部署的复杂性。
- 易于设置和管理 ：与 TensorRT 和 Clipper 等其他模型服务器相比，MXNet 服务器的设置和管理更加简单。
- MXNet 归档器 ：MX