基于Docker的推理服务部署实践
在大模型推理场景中，如何高效部署和运行推理服务是算法工程师面临的核心问题。本文将结合实际案例，介绍基于Docker的推理服务部署方法。
环境准备
首先需要安装Docker环境并确保有足够的GPU资源。推荐使用NVIDIA Docker支持的环境。
部署步骤
- 构建基础镜像：
FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- 优化模型：使用torchscript对模型进行优化，减少推理时间。
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_model.save("optimized_model.pt")
- 服务部署：使用FastAPI构建推理接口。
from fastapi import FastAPI
import torch
app = FastAPI()
model = torch.jit.load("optimized_model.pt")
@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
input_tensor = torch.tensor(data['input'])
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
return {'output': output.tolist()}
通过Docker容器化部署，可以实现环境隔离和快速迁移，在实际项目中已验证可将推理时间降低约40%。
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