1将训练好的PyTorch模型部署为可扩展的推理API
- 1在Banana.dev注册账号,创建项目并关联你的Git仓库或上传模型文件
- 2编写推理脚本(如inference.py),定义模型的输入输出格式,并指定依赖环境
- 3点击部署,选择GPU类型(如A100或T4),Banana会自动构建容器并提供HTTPS推理端点
- 4通过提供的API端点向模型发送JSON格式的请求,获取推理结果,并按需调用API
2应对流量激增,自动扩缩容以保障推理服务稳定
- 1在项目设置中配置自动扩缩容策略,设置最小实例数和最大实例数
- 2根据预期请求量或延迟阈值设置触发扩容的条件(如每实例并发超过10)
- 3将生产环境流量切换到Banana生成的端点上,监控控制台的实际使用率和扩缩容变化
- 4当流量回落时,系统自动缩减实例,仅按实际用量付费
3快速验证AI功能原型,免于管理GPU基础设施
- 1在本地或notebook中完成模型训练,导出为ONNX或TorchScript格式,或直接使用Python pickle保存
- 2在Banana项目中使用提供的模板(如Hugging Face模型示例),配置模型加载和推理逻辑
- 3在几分钟内完成部署,并获得一个临时测试URL,用于在应用Demo或移动端中集成调用
- 4验证效果后,通过调整参数或更新代码,继续迭代或直接进入生产环境
