2013年6月六级
torchrver模型部署
torch rverGPU部署
power
通过TorchServe，可以轻松地在⽣产环境中⼤规模部署PyTorch模型。它以低延迟提供轻量级服务，因此您可以部署模型以进⾏⾼性能推理。它为最常见的应⽤程序提供了默认处理程序，例如⽬标检测和⽂本分类，因此您不必编写⾃定义代码即可部署模型。借助强⼤的TorchServe功能，包括多模型服务，⽤于A / B测试的模型版本控制，⽤于监视的指标以及⽤于应⽤程序集成的RESTful端点，您可以将模型从研究阶段快速投⼊⽣产。TorchServe⽀持任何机器学习环境，包括Amazon SageMaker，Kubernetes，Amazon EKS和Amazon EC2。
highballTorchServe采⽤Java开发，英语单词记忆
⽽TensorFlow Serving⼀样采⽤更好性能的C++定语从句专项练习
讲⼀下这个框架的发展史：最开始本来是给MXNet做的。后来因为性能不好，同组⼤佬 (25年Java开发经验) ⽤netty在⼀个周末 (2万5千⾏) 重构了整个MXNet Model Server 也就是后来的 Multi Model Server 也就是后来的 TorchServe。当时PT感觉这个架构很好⽤，然后AWS和FB就⼀起针对Torch做了很多优化开发了这个东西。它运⾏速度相当快，⽽且⽀持热插拔，快速导⼊模型进⾏推理，⽆需重启机器。------
vitop
罐头的英文boasted>厕所英文后话然后⼤佬觉得，⽤Java host Python的rver还是有 restful call的bottleneck。然后，然后⼀年多以后，我们⼀起就写了DJL，⼀个完全⽤Java重构的框架。。——补充为什么要⽤Java host。1.基于Java的服务器⽬前来看还是市场占有第⼀。2. Java的Netty 很稳定，⽤户量也⼤，社区较好。同⽐c++相同体量⼀个能打的都没有。然后，benchmark过，c++速度和jvm基本是⼀样的(offload benchmark).
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