Deep Learning Academy · レッスン

TorchScriptとtorch.compile

モデルを固定してサービング向けに高速化します

「TorchScriptとtorch.compile」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

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. 🎉

よくある質問

「TorchScriptとtorch.compile」レッスンは無料ですか？

はい。「TorchScriptとtorch.compile」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「TorchScriptとtorch.compile」で何を学びますか？

モデルを固定してサービング向けに高速化しますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「TorchScriptとtorch.compile」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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