TorchScript и torch.compile
Зафиксируйте и ускорьте модель для обслуживания запросов
«TorchScript и torch.compile» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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. 🎉
Часто задаваемые вопросы
Урок «TorchScript и torch.compile» бесплатный?
Да — полный текст урока «TorchScript и torch.compile» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «TorchScript и torch.compile»?
Зафиксируйте и ускорьте модель для обслуживания запросов Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «TorchScript и torch.compile»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?
Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- TorchScript и torch.compile
- Экспортируйте в ONNX
- Квантизация для компактных и быстрых моделей
- Обслуживайте модель с FastAPI