Transição para Produção: A Mentalidade de Implantação
Este módulo final pontua o espaço entre a pesquisa bem-sucedida — onde alcançamos alta precisão em um caderno — e a execução confiável. A implantação é o processo crítico de transformar um modelo PyTorch em um serviço mínimo, serviço autocontidocapaz de fornecer previsões com eficiência aos usuários finais com baixa latência e alta disponibilidade.
1. A Mudança na Mentalidade de Produção
O ambiente exploratório de um caderno Jupyter é volátil e frágil para uso em produção. Devemos refatorar nosso código, passando de scripts exploratórios para componentes estruturados e modulares adequados a solicitações concorrentes, otimização de recursos e integração sem problemas em sistemas maiores.
Inferência de Baixa Latência:Alcançar tempos de previsão consistentemente abaixo dos limites definidos (por exemplo, $50\text{ms}$), essencial para aplicações em tempo real.
Alta Disponibilidade:Projetar o serviço para ser confiável, sem estado e capaz de se recuperar rapidamente de falhas.
Reprodutibilidade:Garantir que o modelo implantado e o ambiente (dependências, pesos, configuração) correspondam exatamente aos resultados da pesquisa validada.
Foco: O Serviço do Modelo
Em vez de implantar todo o script de treinamento, implantamos uma envoltória mínima e autocontida de serviço. Este serviço deve realizar apenas três tarefas: carregar o artefato de modelo otimizado, aplicar o pré-processamento de entrada e executar o passe direto para retornar a previsão.
TERMINALbash — uvicorn-service
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INSPEÇÃO DE ARTEFATOS Ao Vivo
Simule o fluxo para visualizar os artefatos de produção carregados.
Questão 1
Qual característica de um caderno Jupyter torna-o inadequado para implantação em produção?
Questão 2
Qual é o propósito principal da conversão de um modelo PyTorch para TorchScript ou ONNX antes da implantação?
Questão 3
Ao projetar uma API de produção, quando os pesos do modelo devem ser carregados?
Desafio: Definindo o Serviço Mínimo
Planeje os requisitos estruturais para um serviço de baixa latência.
Você precisa implantar um modelo complexo de classificação de imagens ($1\text{GB}$) que exige pré-processamento especializado de imagens. Ele deve lidar com $50$ solicitações por segundo.
Etapa 1
Para garantir alto throughput e baixa latência média, qual é a mudança estrutural mais crítica necessária no script Python?
Solução:
Refatore a base de código em módulos isolados (Pré-processamento, Definição de Modelo, Executor de Inferência) e assegure que todo o processo esteja embalado para containerização.
Refatore a base de código em módulos isolados (Pré-processamento, Definição de Modelo, Executor de Inferência) e assegure que todo o processo esteja embalado para containerização.
Etapa 2
Qual é o artefato mínimo necessário para enviar, além dos pesos treinados?
Solução:
A definição exata do código/classe usada para pré-processamento e a definição da arquitetura do modelo, serializada e combinada com os pesos.
A definição exata do código/classe usada para pré-processamento e a definição da arquitetura do modelo, serializada e combinada com os pesos.