要将 Sentence Transformer 模型部署为服务或 API，可以使用 Flask、FastAPI 或 TorchServe 等框架。每种工具都根据您的用例提供不同的优势。 Flask 和 FastAPI 是轻量级的 Python Web 框架，非常适合自定义 API 实现，而 TorchServe 提供了一个专门的服务系统，针对 PyTorch 模型进行了优化。 核心步骤包括加载模型，公开一个端点以接受输入文本，处理嵌入，然后返回结果。 下面，我将概述这三种方法。
对于 Flask 或 FastAPI，首先创建一个 Python 脚本，该脚本初始化模型并定义一个端点。 使用 Flask，您可以使用 app.route 创建一个 POST 端点，该端点接受包含句子的 JSON 输入。 该模型生成嵌入并将其作为 JSON 数组返回。 FastAPI 提供类似的功能，但包括内置的异步支持和自动 OpenAPI 文档。 例如，使用 FastAPI，您将定义一个 POST /embed 端点，并使用 Pydantic 模型来验证输入。 这两个框架都需要 WSGI/ASGI 服务器（例如 Flask 的 Gunicorn 或 FastAPI 的 Uvicorn）用于生产。 一个关键的考虑因素是线程安全性：在启动时预加载模型可确保不会为每个请求重新加载它。 无效输入和超时的错误处理也至关重要。
TorchServe 专门为 PyTorch 模型设计，通过内置的可伸缩性和版本管理简化了部署。 首先，使用 torch-model-archiver 将 Sentence Transformer 模型打包到一个 .mar 文件中，该文件包含模型权重和自定义处理程序。 该处理程序定义了如何预处理输入、如何调用模型以及如何格式化输出。 例如，处理程序可以接受句子列表，对它们进行标记化，运行模型，并将嵌入作为张量返回。 打包完成后，启动 TorchServe 服务器并通过 HTTP 或 gRPC 查询它。 TorchServe 支持动态批处理，它可以将传入的请求分组以提高吞吐量 - 这是高流量 API 的一个显着优势。 但是，它比 Flask/FastAPI 需要更多的设置，包括配置 config.properties 以进行日志记录或工作人员计数。
在选择这些工具时，请考虑可伸缩性和易用性。 对于小规模部署或在集成其他业务逻辑时，Flask/FastAPI 更简单。 TorchServe 更适合需要高性能和可伸缩性的生产环境。 无论使用哪种框架，都要确保输入验证（例如，检查文本长度）和错误处理（例如，为格式错误的请求返回 400）。 对于 GPU 加速，请确保环境具有 CUDA 支持，并且模型已使用 device="cuda" 加载。 使用 Docker 对服务进行容器化并通过 Kubernetes 对其进行编排可以进一步简化部署和扩展。