RockyLinux模型部署服务配置（手把手教你搭建AI模型部署环境）

一、准备工作：安装RockyLinux并更新系统

首先，确保你已经安装了RockyLinux（建议使用RockyLinux 9.x版本）。安装完成后，打开终端，执行以下命令更新系统：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y epel-releasesudo dnf groupinstall -y "Development Tools"sudo dnf install -y python3 python3-pip python3-devel gcc-c++  

二、安装Python虚拟环境与依赖

为了隔离项目依赖，我们推荐使用Python虚拟环境。执行以下命令创建并激活虚拟环境：

python3 -m venv model_envsource model_env/bin/activatepip install --upgrade pippip install flask gunicorn torch torchvision numpy pandas scikit-learn  

这里我们以Flask作为Web框架，gunicorn作为WSGI服务器，当然你也可以根据实际需求替换为FastAPI、Django等。

三、编写简单的模型推理服务

假设你已有一个训练好的PyTorch模型（例如model.pth），我们可以编写一个简单的Flask应用来提供API服务：

# app.pyimport torchfrom flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)# 加载模型（请根据你的模型路径调整）model = torch.load('model.pth', map_location='cpu')model.eval()@app.route('/predict', methods=['POST'])def predict():    data = request.json    input_tensor = torch.tensor(data['input'])    with torch.no_grad():        output = model(input_tensor)    return jsonify({'prediction': output.tolist()})if __name__ == '__main__':    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)  

四、使用Gunicorn部署服务

直接使用Flask内置服务器不适合生产环境。我们使用Gunicorn来启动服务：

gunicorn --bind 0.0.0.0:5000 --workers 4 app:app  

五、配置Systemd服务实现开机自启

为了让服务在系统重启后自动运行，我们创建一个systemd服务文件：

# /etc/systemd/system/model-service.service[Unit]Description=AI Model Deployment Service on RockyLinuxAfter=network.target[Service]User=your_usernameWorkingDirectory=/path/to/your/projectExecStart=/path/to/your/project/model_env/bin/gunicorn --bind 0.0.0.0:5000 --workers 4 app:appRestart=always[Install]WantedBy=multi-user.target  

然后启用并启动该服务：

sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl enable model-servicesudo systemctl start model-service  

六、防火墙与安全设置

RockyLinux默认启用了firewalld，我们需要开放5000端口（或你自定义的端口）：

sudo firewall-cmd --permanent --add-port=5000/tcpsudo firewall-cmd --reload  

总结

通过以上步骤，你已经成功在RockyLinux上完成了模型部署服务配置。无论是用于图像识别、自然语言处理还是其他AI任务，这套流程都具备良好的扩展性和稳定性。记住，RockyLinux模型部署的核心优势在于其企业级稳定性与长期支持，非常适合生产环境。

如果你正在寻找一个可靠的AI模型部署教程，希望本指南能为你打下坚实基础。后续你还可以集成Nginx做反向代理、添加HTTPS、使用Docker容器化等进阶操作，进一步提升服务的健壮性。

祝你在RockyLinux上部署模型顺利！