در مسیر توسعه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق، بخش آموزش تنها نیمی از ماجراست؛ چالش اصلی زمانی آغاز می‌شود که بخواهیم مدل‌های خود را در محیط واقعی به کار بگیریم. بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی هرگز به مرحله‌ی استقرار نمی‌رسند، زیرا فرآیند Deployment نیازمند درک عمیقی از ساختار مدل، عملکرد سرور و تعامل با کاربران یا سیستم‌های دیگر است. در این میان، TorchServe به عنوان ابزار رسمی PyTorch برای سرو مدل‌ها، امکان استقرار آسان، مقیاس‌پذیر و استاندارد مدل‌ها را فراهم می‌کند — بدون نیاز به بازنویسی کد یا پیچیدگی‌های زیرساختی.

استفاده از TorchServe باعث می‌شود بتوانیم مدل‌های آموزش‌دیده را به‌سرعت در قالب RESTful API در اختیار برنامه‌های کاربردی، سیستم‌های بک‌اند یا سرویس‌های ابری قرار دهیم. این ابزار علاوه بر پشتیبانی از چند مدل هم‌زمان، امکاناتی مانند مانیتورینگ، ثبت لاگ، کنترل نسخه‌ی مدل‌ها و مدیریت منابع را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. در نتیجه، فاصله‌ی میان تحقیق و کاربرد به حداقل می‌رسد و تیم‌های یادگیری ماشین می‌توانند در مقیاس واقعی از مدل‌های خود بهره‌برداری کنند.

اگر می‌خواهید مدل‌های PyTorch خود را از محیط آزمایشگاهی به دنیای واقعی منتقل کنید، این ورکشاپ دقیقاً برای شماست. در طول جلسه، به‌صورت گام‌به‌گام یاد می‌گیرید چگونه مدل‌ها را برای استقرار آماده کنید، با ساختار TorchServe کار کنید، APIهای کاربردی بسازید و عملکرد مدل را در سطح Production مدیریت کنید. با ثبت‌نام در این ورکشاپ، در پایان جلسه می‌توانید مدل‌های خود را مانند یک مهندس حرفه‌ای سرو و دیپلوی کنید — آماده برای استفاده در پروژه‌های واقعی و محصولات هوش مصنوعی.