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PyTorch与Web框架集成
在现代机器学习应用中,将训练好的模型部署到Web应用程序中变得越来越重要。这不仅能够方便用户通过浏览器访问模型,还能实现模型的实时推理和互动。本节将详细介绍如何将PyTorch模型与Web框架集成,以便在生产环境中高效地部署和使用。
1.选择Web框架
在选择Web框架时,需要考虑以下几个因素:
易用性:框架的学习曲线和文档质量。
性能:框架在处理高并发请求时的性能。
社区支持:框架的社区活跃度和可用资源。
可扩展性:框架是否支持模块化开发和微服务架构。
常见的Web框架包括:
Flask:轻量级,适合快速原型开发。
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