介绍如何在生产环境中部署 Transformer 模型。内容包括使用 FastAPI 构建 API 服务，通过 Docker 容器化部署，利用 TFX 提升服务速度，使用 Locust 进行负载测试，以及采用 ONNX 加速推理。旨在帮助开发者将训练好的模型落地到实际业务场景中。
我们已经学习了如何从零开始训练和使用 Transformer 模型，还掌握了如何针对多种任务进行微调。但我们尚未学习如何在实际生产环境中部署这些模型。本节将介绍如何在生产环境中部署基于 Transformer 的自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 解决方案。我们将介绍 TensorFlow Extended (TFX) 作为机器学习部署的解决方案。此外，还会讲解如何通过 FastAPI 等工具将 Transformer 模型作为 API 提供服务。还将了解 Docker 的基础知识，并学习如何将服务 Docker 化以便于部署。最后，将学习如何使用 Locust 对基于 Transformer 的解决方案进行速度和负载测试。
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