想把一个 pytorch 的项目做成网络服务，每次都要 load 一个很大的 model 会不会开销太大？

[kisshere]

torch 新手，想把自己的一个 torch 项目做成网络服务，如果每一个用户每请求一次，都要加载一个几百兆的 model，时间耗时长不说，而且用户多的时候会不会内存很快撑爆？我设想的是可不可以让这个 model 常驻内存，不用每次都 torch.load(model), 或者还有没有其他好的方法？

[mikumkf]

当然可以啊，把模型提前 load 好，然后每次相应请求做 forward 。不过更好的方案是可以考虑 torchserver 或者 tensorflow 的 server 套件

[czdpzc]

可以的，PyTorch 官方 tutorials 有提到使用 Flask 实现一个简单的 Web 应用。你可以在 Flask 初始化 app 的时候预就把 model 加载好。
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html

[jdhao]

启动的时候就加载好模型，这个只需要一次，为啥每个请求都要加载？后续请求的时候，模型只要做 forward 就可以了。

[nonduality]

用 RPC Server 把模型 run 起来，常驻后台，网络请求进来后用 RPC 转发到 RPC server

[minami]

model 写成全局变量，inference 时检查下 model 是否是 None，None 的话就 load 一下

[SmiteChow]

全局变量+锁即可