Qué es PyTorch: tensores, diferenciación automática y modelos
Desplegar una aplicación PyTorch: paquetes, pesos y entradas
Define el servicio que rodea al marco y conserva un conjunto recuperable de artefactos.
Qué aprenderás
- Versionar el cálculo completo
- Delimitar el servicio
- Preparar la recuperación
Antes de empezar
- Python y cálculo básicos
- Entorno aislado para ejercicios posteriores
Compara derivadas analíticas y salidas observadas sin ocultar los fallos.
Conclusiones clave
- El hash pertenece al manifiesto.
- El servicio necesita controles propios.
- Restaurar artefactos compatibles.
Versionar el cálculo completo
Registra distribución de PyTorch, Python, definición del modelo, hash de pesos, preprocesamiento y runtime del dispositivo. Una misma versión de torch puede producir resultados distintos con otro preprocesamiento.
Prepara una entrada conocida con una tolerancia de salida. Importar torch comprueba mucho menos que cargar el modelo previsto y evaluar esa entrada correctamente.
Delimitar el servicio
PyTorch no define la autenticación HTTP, los límites de petición ni la topología de tu aplicación. El servicio debe acotar forma de entrada, tamaño de lote, concurrencia y tiempo de ejecución.
Separa la carga de modelos confiables del procesamiento de peticiones no confiables. La política trata los modelos como programas y reserva las primitivas distribuidas para redes internas confiables.
Preparar la recuperación
Conserva juntos paquete anterior, modelo y preprocesamiento. Verifica su restauración con la misma entrada y tolerancia antes de cambiar tráfico; restaurar solo pesos puede dejar código incompatible.
No se desplegó un servicio, instaló una GPU ni ensayó una reversión en esta serie. Valida el runtime real y registra fallos de carga y recursos sin exponer entradas sensibles.
Cómo elegir
| Criterio | Opción A | Opción B |
|---|---|---|
| Best when | You need predictable behavior and easy auditing | You need adaptive optimization and have reliable telemetry |
| Main risk | May leave performance on the table | Can become difficult to explain or debug |
Pasos de implementación
- 1
Registrar código, pesos y preprocesamiento.
- 2
Acotar las peticiones.
- 3
Comprobar la restauración conjunta.
Ejemplo para copiar
release:
torch_build: record
model_code_revision: record
weights_sha256: record
preprocessing_revision: record
smoke_fixture: known-inputPreguntas frecuentes
¿Basta importar torch?
También hay que cargar el modelo y verificar el contrato de entrada.
¿Se probó una reversión aquí?
No; se propone una comprobación de despliegue.
Fuentes
- PyTorch / README.mdFuente verificada 2026-09-23
- PyTorch / SECURITY.mdFuente verificada 2026-09-23