dmlc/dgl

Serving DGL models in production

Open

#4,442 创建于 2022年8月21日

在 GitHub 查看
 (1 评论) (0 反应) (0 负责人)Python (2,928 fork)batch import
feature requesthelp wanted

仓库指标

Star
 (12,665 star)
PR 合并指标
 (30 天内没有已合并 PR)

描述

Can you share the best practices for serving DGL models in production? (which of the frameworks is preferred/fully supported - torch serve , TensorFlow serving , Kserve or anything kubeflow based , Nvidia Triton .) There are very few resources on the same.

贡献者指南

研究方向
查阅DGL关于模型服务的文档，探索官方示例，并比较TorchServe、TensorFlow Serving、KServe、Kubeflow和Nvidia Triton等服务框架。寻找社区讨论和基准测试。
技术栈
pythonpytorchtensorflow
领域
backendmachine learning
议题类型
调研
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
3
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
1-3 小时
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
清晰
前置要求
PythonDGL
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
60