TorchScript dan torch.compile
Bekukan dan percepat model untuk penyajian
TorchScript dan torch.compile adalah pelajaran Deep Learning Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 1 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Deep Learning Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
Why Production Needs a Frozen Model
Your training code is flexible Python, but servers want something fast and stable. TorchScript freezes your model into a portable, optimized form. 🚀
What TorchScript Actually Is
TorchScript is a serializable, optimizable subset of Python that runs without a Python interpreter, so your model can ship to C++ servers and mobile.
Tracing: Record One Real Run
Tracing runs your model on an example input and records every operation it performs, capturing the path the data actually took.
import torch
traced = torch.jit.trace(model, example_input)Tracing Misses Control Flow
Because tracing only follows one run, it silently ignores if-statements and loops that depend on the data. Those branches just vanish.
Scripting: Read the Logic
Scripting compiles your code directly, preserving every loop and condition. Use it when control flow depends on the input values.
scripted = torch.jit.script(model)Save and Load Anywhere
A scripted or traced model saves to a single self-contained file you can load on any machine, no original class definition required.
scripted.save('model.pt')
loaded = torch.jit.load('model.pt')Meet torch.compile
The modern alternative is torch.compile, which speeds up your model with one line while keeping your code plain Python.
model = torch.compile(model)How torch.compile Speeds Things Up
Under the hood torch.compile fuses many small operations into fewer optimized kernels, cutting overhead and boosting throughput on GPU.
The First Call Is Slow
The first forward pass after torch.compile is slow because it compiles in the background. Every call after that runs much faster. ⏳
Always Set Eval Mode First
Before you trace, script, or compile for serving, call model.eval() so dropout and batch norm behave correctly for inference.
model.eval()
traced = torch.jit.trace(model, x)Which One Should You Reach For?
Choose TorchScript when you need a Python-free deployment file, and torch.compile when you want a quick speedup inside Python.
Quick Check
One method captures only the path one example takes. Which is it?
Recap: Freeze and Accelerate
You learned to freeze a model with TorchScript via tracing or scripting, save it anywhere, and accelerate inference in Python with torch.compile. 🎉
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “TorchScript dan torch.compile” gratis?
Ya — teks lengkap “TorchScript dan torch.compile” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Deep Learning Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “TorchScript dan torch.compile”?
Bekukan dan percepat model untuk penyajian Kamu berlatih Deep Learning Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Deep Learning Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Deep Learning Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 1 dari 4.
Berapa lama pelajaran “TorchScript dan torch.compile” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Deep Learning Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Deep Learning Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- TorchScript dan torch.compile
- Ekspor ke ONNX
- Kuantisasi untuk Model yang Lebih Kecil dan Cepat
- Sajikan dengan FastAPI