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Mosec
Mosec 是将机器学习模型接入在线 API 的服务框架，以 Python 定义模型处理逻辑，支持动态批处理、多阶段流水线和服务监测指标。
Mosec 能做什么
Mosec 是将机器学习模型接入在线 API 的服务框架，以 Python 定义模型处理逻辑，支持动态批处理、多阶段流水线和服务监测指标。
- 模型API与推理服务
- 模型训练与部署
如何使用 Mosec
把已有模型封装为可测试的推理接口
准备输入
- 已准备的模型、依赖及输入输出格式。
- 用于本地测试的计算环境和请求样本。
操作步骤
- 安装 Mosec 与模型依赖，创建 Worker 子类，在初始化方法中加载模型。
- 实现 forward 处理输入和返回结果，将 Worker 加入 Server，并按输入格式配置批处理。
- 在本地启动服务，使用客户端样本请求检查响应，再查看指标和日志以评估后续部署条件。
预期交付物
- 可供测试的模型服务接口、样本响应和运行指标。
启用批处理时 forward 的输入结构会发生变化，需按配置处理列表或单项；预热样本必须兼容输入格式，接口验证通过也不代表已满足生产负载要求。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Mosec
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
