在CentOS上部署PyTorch模型需注意以下关键点：

1. 系统兼容性：使用CentOS 7或更高版本，确保glibc版本≥2.17。
2. Python环境：选择Python 3.6-3.9版本，建议用conda或venv创建虚拟环境隔离依赖。
3. 依赖安装：
   • 安装CUDA和cuDNN（若用GPU），需匹配PyTorch版本，配置环境变量。
   • 通过pip安装PyTorch时，指定与CUDA版本对应的whl包。
4. 模型准备：训练完成后用torch.save()保存模型，部署前确保模型文件可访问。
5. 服务部署：
   • 用Flask/FastAPI等框架编写推理服务，通过Gunicorn/Uvicorn部署。
   • 配置Nginx反向代理和HTTPS，确保服务安全。
6. 性能优化：
   • 启用CUDA加速，设置cudnn.benchmark=True。
   • 推理时使用torch.no_grad()减少内存占用。
7. 验证与监控：
   • 部署后通过测试请求验证模型功能。
   • 使用系统工具（如systemd）管理服务，搭配Prometheus等监控性能。

参考来源：