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# TorchServe
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TorchServe è uno strumento flessibile per servire modelli di deep learning che sono stati esportati da PyTorch. TorchServe viene preinstallato con l'AMI Deep Learning con Conda. 

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo TorchServe, consulta [Model Server for PyTorch](https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.md) Documentation. 

 **Argomenti** 

## Offri un modello di classificazione delle immagini su TorchServe
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Questo tutorial mostra come utilizzare un modello di classificazione delle immagini con TorchServe. Utilizza un modello DenseNet -161 fornito da PyTorch. Una volta che il server è in esecuzione, ascolta le richieste di previsione. Quando carichi un'immagine, in questo caso l'immagine di un gattino, il server restituisce una previsione delle 5 migliori classi corrispondenti tra le classi su cui è stato addestrato il modello. 

**Per fornire un esempio di modello di classificazione delle immagini su TorchServe**

1. Connettiti a un'istanza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) con Deep Learning AMI con Conda v34 o versione successiva. 

1. Attiva l'ambiente. `pytorch_p310` 

   ```
   source activate pytorch_p310
   ```

1. Clona il TorchServe repository, quindi crea una directory per archiviare i tuoi modelli.  

   ```
   git clone https://github.com/pytorch/serve.git
   mkdir model_store
   ```

1. Archivia il modello utilizzando il model archiver. Il `extra-files` parametro utilizza un file del `TorchServe` repository, quindi aggiorna il percorso se necessario. Per ulteriori informazioni sul model archiver, vedere [Torch](https://github.com/pytorch/serve/blob/master/model-archiver/README.md) Model archiver for. TorchServe 

   ```
   wget https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth
   torch-model-archiver --model-name densenet161 --version 1.0 --model-file ./serve/examples/image_classifier/densenet_161/model.py --serialized-file densenet161-8d451a50.pth --export-path model_store --extra-files ./serve/examples/image_classifier/index_to_name.json --handler image_classifier
   ```

1. Esegui TorchServe per avviare un endpoint. L'aggiunta `> /dev/null` disattiva l'output del registro. 

   ```
   torchserve --start --ncs --model-store model_store --models densenet161.mar > /dev/null
   ```

1. Scaricate l'immagine di un gattino e inviatela all'endpoint TorchServe previsto: 

   ```
   curl -O https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg
   curl http://127.0.0.1:8080/predictions/densenet161 -T kitten.jpg
   ```

   L'endpoint di previsione restituisce una previsione in JSON simile alle prime cinque previsioni seguenti, in cui l'immagine ha una probabilità del 47% di contenere un gatto egiziano, seguita da una probabilità del 46% che abbia un gatto soriano. 

   ```
   {
    "tiger_cat": 0.46933576464653015,
    "tabby": 0.463387668132782,
    "Egyptian_cat": 0.0645613968372345,
    "lynx": 0.0012828196631744504,
    "plastic_bag": 0.00023323058849200606
   }
   ```

1. Al termine del test, ferma il server: 

   ```
   torchserve --stop
   ```

 **Altri esempi** 

TorchServe contiene una serie di esempi che è possibile eseguire sulla propria istanza DLAMI. È possibile visualizzarli nella pagina [degli esempi del repository TorchServe del progetto](https://github.com/pytorch/serve/tree/master/examples). 

 **Maggiori informazioni** 

 Per ulteriore TorchServe documentazione, incluso come configurare Docker e TorchServe le TorchServe funzionalità più recenti, consulta [la pagina del TorchServe progetto](https://github.com/pytorch/serve) su GitHub.