2.安装pyTorch 之所以先安装pyTorch是因为安装过torch后才能安装transformers。 2.1 查看自己电脑是否有GPU 打开任务管理器,点击性能,查看下拉列表是否有GPU 2.2 配置环境 有时我们需要使用到不同版本的环境。因为pytorch在一直更新,实现一些功能时我们需要指定版本。就得卸载已经安装的版本再安装需要的版本,换个项目还再卸...
在本文中,我们将部署一个示例PyTorch模型,该模型经过训练,可以在Iris Flower Dataset上进行分类。将要部署的模型来自Nikolai Janakiev写的一篇出色的博客: Classifying the Iris Data Set with PyTorch 您也可以参考notebook/Example_Model.ipynb。 四、保存预处理模块 有一个StandardScaler对象用于预处理这个PyTorch示例的...
fastapi+pytorch 推理遇到内存泄露问题 现象描述:uvicorn + fastapi + 不使用 async def 的时候,随着请求持续增加,内存会一直涨上去 但是内存不是线性增长的。当请求 QPS 很低的时候,几乎不怎么增长;但是当 QPS 比较大的时候,会一点点增长。 连续持续的 QPS 让内存增长非常缓慢 但是短短续续的大QPS,会让QPS刚...
通过遵循本文的指南，您可以将带有FastAPI的PyTorch ML模型部署到生产环境中。这将使您的模型可以在远程云机器上作为RESTful API提供服务，从而提高模型的可访问性和性能。
这个是从docker hub获得的,网址如下:https:///r/pytorch/pytorch/tags。解释下,docker pull 是拉取指令,后面的是具体版本,指的是pytorch2.1.0 版本,cuda是11.8,cudnn为8。 devel是版本,版本还有一种是runtime,大概意思就是devel版本中的库更全,而runtime只包含基本库,类比conda和miniconda,不过空间够的话就拉...
假设我们已经训练好一个简单的深度学习模型并保存为model.pth(对于 PyTorch)或model.h5(对于 TensorFlow)。下面我们将加载这个模型: importtorch# 加载模型model=torch.load('model.pth')model.eval()# 设置为评估模式 1. 2. 3. 4. 5. 创建FastAPI 应用 ...
使用 Anaconda Prompt 创建名为“pytorch”的新环境，指定 Python 版本为 3.9。在确认后，会自动安装此环境。进入“pytorch”环境，验证 PyTorch 是否安装成功，只需在命令行执行 Python 并导入 torch，若无错误信息，说明安装成功。安装完 PyTorch 后，继续安装 Transformers。此步骤与安装 PyTorch 类似，...
模型兼容性:不同的深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)有各自的模型格式,直接部署可能会有兼容性问题,导致部署困难。 性能瓶颈:模型推理速度直接影响用户体验和系统资源消耗,性能优化至关重要。 服务稳定性:需要确保服务在高并发情况下的稳定性和可靠性,否则可能会崩溃。
至于python,从日常用hive做数据策略用python写udf,到基于tensorflow深度学习框架写python版的模型网络,再到现在实用pytorch做大模型。眼看着在语言纷争中,python的应用越来越广,开一个单独的专栏用于记录python中常用到的技巧,算是做笔记,没事翻出来看看。 Authorization(鉴权)是商用API的必要模块,通过分配api-key等鉴权...
2024.08.06 【NeuralNine】PyTorch 中的图像分类 CNN 30:29 2024.08.04 【NeuralNine】150 倍 Pandas 加速:Python 中的 cuDF 08:43 2024.08.02 【NeuralNine】如何有效地学习复杂的事物 09:20 2024.07.31 【NeuralNine】基于LLMs的Python图书推荐系统 24:34 2024.07.29 【NeuralNine】在 Python 中近似 Pi...