torchserve yolov8
时间: 2025-01-17 07:39:09 浏览: 66
### 使用 TorchServe 部署 YOLOv8 模型
#### 准备工作
为了成功部署 YOLOv8 模型,需先准备好必要的环境和文件。确保已安装 Docker 并配置好相应的权限[^3]。
#### 创建并打包模型档案
创建一个适合 TorchServe 的模型档案对于部署至关重要。此过程涉及将训练好的权重和其他必要资源封装成 `.mar` 文件。可以使用 `torch-model-archiver` 工具来完成这一步骤:
```bash
torch-model-archiver --model-name yolov8 \
--version 1.0 \
--serialized-file path/to/yolov8_weights.pth \
--handler custom_handler.py \
--extra-files "config.yaml,label_map.txt"
```
其中 `custom_handler.py` 是自定义处理程序脚本,用于实现推理逻辑;而 `path/to/yolov8_weights.pth` 则指向保存有预训练参数的实际路径[^1]。
#### 启动 TorchServe 容器实例
考虑到兼容性和性能因素,在实际操作中推荐通过 Docker 来运行 TorchServe 实例。选择合适的 CPU 或 GPU 版本镜像取决于具体硬件条件:
```bash
docker pull pytorch/torchserve:latest-cpu # 对于仅支持CPU的情况
# 或者
docker pull pytorch/torchserve:latest-gpu # 如果设备配备NVIDIA显卡则优先考虑GPU版
```
注意:尽管官方提供了多种标签选项,但在某些情况下可能遇到 CUDA 版本匹配问题,因此务必确认所选镜像与现有开发环境中使用的 PyTorch 库相一致[^2]。
#### 将模型上传至服务器
一旦容器正常启动后,就可以把之前制作好的 `.mar` 文件复制进去作为服务的一部分:
```bash
docker cp ./yolov8.mar container_id:/home/model-server/
```
接着更新 TorchServe 中的模型存储位置,并加载新加入的模型:
```bash
curl -X POST http://localhost:8081/models?url=yolov8.mar
```
此时应该能够访问 RESTful API 接口来进行预测请求测试了。
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