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Torch是一個深度學習框架，可以通過多種方式進行模型部署。以下是一些常見的方法：
使用TorchScript：TorchScript是Torch的靜態(tài)圖表示形式，可以將訓練好的模型轉(zhuǎn)換為TorchScript，并使用TorchScript進行部署。通過TorchScript，可以將模型序列化并保存為一個文件，然后在不同的環(huán)境中加載和運行。
使用TorchServe：TorchServe是一個用于快速、輕量級的模型部署的高性能預測服務(wù)框架，可以方便地將模型部署為REST API或SageMaker模型。
使用ONNX：Torch支持將模型轉(zhuǎn)換為Open Neural Network Exchange（ONNX）格式，這使得可以將模型部署在不同的深度學習框架中，如TensorFlow、Caffe等。
使用Torch Mobile：Torch Mobile是Torch的移動端解決方案，可以將模型部署到移動設(shè)備上進行推理。
以上是一些常見的方法，可以根據(jù)具體的需求和環(huán)境選擇合適的方法進行模型部署。
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