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Serving DGL models in production

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#4,442 创建于 2022年8月21日

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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