CentOS上如何部署PyTorch应用

在当今AI技术飞速发展的时代，PyTorch作为深度学习领域的热门框架，凭借其动态计算图和易用性成为开发者的。对于需要在生产环境中部署PyTorch应用的用户而言，CentOS以其稳定性和企业级支持成为理想的服务器操作系统。在CentOS 7/8系统上从零开始部署PyTorch应用的完整流程，涵盖环境配置、依赖安装、模型部署等关键步骤，助您快速搭建高效的AI推理或训练环境。

一、系统环境准备

确保您的CentOS系统已更新至状态：

sudo yum update -y
sudo yum install -y epel-release

安装基础开发工具链：

sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y python3-devel openssl-devel bzip2-devel libffi-devel

二、Python环境配置

推荐使用Miniconda管理Python环境：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"

创建专用虚拟环境：

conda create -n pytorch_env python=3.8 -y
conda activate pytorch_env

三、PyTorch安装

根据硬件配置选择安装命令：

CPU版本：

pip install torch torchvision torchaudio

NVIDIA GPU版本（需提前安装CUDA驱动）：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

验证安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())  # GPU版本应返回True

四、应用部署实战

以部署Flask API服务为例：

安装Web框架：

pip install flask gunicorn

创建示例应用app.py：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch

app = Flask(__name__)
model = torch.load('your_model.pth')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['input']
    tensor_input = torch.tensor(data)
    with torch.no_grad():
        output = model(tensor_input)
    return jsonify({'prediction': output.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)