Pytorch图像去噪实战(六十六):多模型版本管理实战,让UNet、Restormer、MobileUNet共存部署
一、问题场景:不同业务要用不同去噪模型
图像去噪项目发展到后期,通常不会只有一个模型。
不同场景需要不同模型:
- OCR前处理:轻量、保边缘
- 手机照片增强:视觉效果更自然
- 大图批处理:支持分块
- 实时接口:低延迟
- 高质量修复:大模型
如果服务里只固定加载一个模型:
model=load_model("best.onnx")就很难满足多业务需求。
这一篇我们实现:
多模型版本管理,让一个服务支持多个去噪模型共存,并通过参数选择模型。
二、多模型管理需要解决什么?
核心问题: