KAPITEL 8
PyTorch im Produktiveinsatz
Nachdem Sie nun gelernt haben, wie Sie PyTorch zur Klassifizierung von Bild-, Text- und Tondaten verwenden können, kommen wir als Nächstes darauf zu sprechen, wie PyTorch-Anwendungen in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden können. In diesem Kapitel erstellen wir Anwendungen, bei denen wir in PyTorch erstellte Vorhersagemodelle über HTTP und gRPC bereitstellen. Diese Anwendungen packen wir dann in Docker-Container und deployen sie in einem Kubernetes-Cluster über Google Cloud.
Im zweiten Teil beschäftigen wir uns mit TorchScript, einer relativ neuen in PyTorch Version 1.0 eingeführten Technologie, die es uns ermöglicht, Just-in-Time-(JIT-)Tracing zu nutzen, um so optimierte Modelle erstellen zu können, ...
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