Serverは、さまざまな機械学習モデルを効率的にデプロイできる強力なプラットフォームです。前回の記事では、TorchScriptを使用することで、model.ptファイルを配置するだけでモデルをデプロイできる理由を解説しました。今回は、TorchScriptを使用しない場合のモデル構造について詳しく説明し、その違いや利点・課題を比較します。Serverで、TorchScriptを使用せずにモデルをデプロイする方法を解説。TorchScriptを使用する場合としない場合のモデル構造の違いや、利点・課題を比較。依存関係の管理や環境構築が必要で、デプロイが複雑になる。パフォーマンスが低下する可能性がある。TorchScriptを使用する場合の特徴:モデルを自己完結型のmodel.ptファイルとしてデプロイできる。依存関係の管理が不要で、デプロイが容易。パフォーマンスが最適化され、高速に推論が可能。結論:特別な理由がない限り、TorchScriptを使用してモデルをデプロイすることを推奨。TorchScriptを使用しないモデルデプロイの方法TorchScriptを使用しない場合、モデルの定義や重みのロード処理を含むPythonスクリプトを配置します。この方法では、モデルを動的に定義し、実行時に必要な処理を記述できます。依存関係の管理TorchScriptを使用しないモデルは、Pythonコードを直接実行するため、必要なPythonパッケージやモジュールの依存関係を適切に管理する必要があります。デプロイの複雑性TorchScriptを使用した場合に比べ、デプロイ手順が複雑化します。簡単にいうと保存)するため、推論時のパフォーマンスが向上します。Pythonスクリプトはインタプリタを介して実行される(つまり、コードを一行ずつ解釈して実行していく)ため、実行速度が遅くなる可能性があります。結論TorchScriptを使用しないでモデルをデプロイする方法は、モデル定義を柔軟に変更できるという利点があります。その反面、依存関係の管理やデプロイの複雑性、パフォーマンスの低下といった課題が存在します。TorchScriptを使用したデプロイは、自己完結型で依存関係が不要であり、パフォーマンスも最適化されています。デプロイの手間も軽減されます。したがって、特別な理由がない限り、TorchScriptを使用してモデルをデプロイすることを推奨します。Serverの利点を最大限に活用できます。ドキュメントTritonのPythonバックエンドこの記事が皆様の参考になれば幸いです。ご質問やフィードバックがございましたら、お気軽にお知らせください。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。