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## 第八章：在生产中部署PyTorch模型
### 1.[通过带Flask的REST API在Python中部署PyTorch](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/EigthSection/Deploying%20PyTorch%20in%20Python%20via%20a%20REST%20APIwith%20Flask.md)
### 2.TorchScript简介
### 3.在C++中加载TorchScript模型
### 2.[TorchScript简介](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/EigthSection/torchScript.md)
### 3.[在C++中加载TorchScript模型](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/EigthSection/torchScript_in_C%2B%2B.md)
磐创AI 聊天机器人，智能客服：

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EigthSection/Deploying PyTorch in Python via a REST APIwith Flask.md
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@ -8,8 +8,8 @@
这是在生产中部署PyTorch模型的系列教程中的第一篇。到目前为止，以这种方式使用Flask是开始为PyTorch模型提供服务的最简单方法，
但不适用于具有高性能要求的用例。因此：
* 如果您已经熟悉TorchScript，则可以直接进入我们的[Loading a TorchScript Model in C++](https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html)教程。
* 如果您首先需要复习TorchScript，请查看我们的[Intro a TorchScript](https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_TorchScript_tutorial.html)教程。
* 如果您已经熟悉TorchScript，则可以直接进入我们的[Loading a TorchScript Model in C++](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/EigthSection/torchScript_in_C%2B%2B.md)教程。
* 如果您首先需要复习TorchScript，请查看我们的[Intro a TorchScript](https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/EigthSection/torchScript.md)教程。
## 1.定义API
我们将首先定义API端点、请求和响应类型。我们的API端点将位于`/ predict`，它接受带有包含图像的`file`参数的HTTP POST请求。响应