002、torchserve调用官方库模型

在PyTorch 环境下生成模型 .pt 格式，放到指定目录下，再转换为 .mar 格式，利用模型预测

#scripted mode
from torchvision import models
import torch
model = models.resnet18(pretrained=True)
sm = torch.jit.script(model)
sm.save("/Users/hb/serve/model-archiver/resnet-18.pt")

#  model-archiver
pip install .

torch-model-archiver -f --model-name resnet-18 
--version 1.0 
--serialized-file resnet-18.pt 
--handler image_classifier 
--export-path model-store/

可能会执行报错，把 全部删了就能运行成功

torch-model-archiver -f --model-name resnet-18  --version 1.0 --serialized-file resnet-18.pt --handler image_classifier --export-path model-store/

docker run --rm -it -p 8080:8080 -p 8081:8081 --name mar -v $(pwd)/model-store:/home/model-server/model-store -v $(pwd)/examples:/home/model-server/examples  pytorch/torchserve:latest

curl --location --request POST 'http://localhost:8081/models' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data-raw '{
    "url": "resnet-18.mar",
    "batch_size": 64,
    "initial_workers": 1
}'

代码可能会报错，格式不对
https://code.bizseer.com/puruokun/torch-serving/-/tree/master/
从这里修改的代码，可以用；复制到其他地方，再次复制使用就会出现问题。

• 下载图片
  curl -O https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg

• 预测

 curl 'http://127.0.0.1:8080/predictions/resnet-18' -T kitten.jpg

curl --location --request DELETE ‘http://localhost:8081/models/shape_cnn’