章节摘要:SDK 与 CLI 都要求调用方在同一运行时里,本章把决策能力搬到线上。4.1 节启动 laya-serve——官方自带的 FastAPI 服务(官方口径)——过健康检查,走通 POST /v1/systemone;该端点与 Jev 同线协议,官方客户端改 baseUrl 即可直连,协议全景在《Kev 实战:训练并运行你自己的决策模型》第 01 章《协议与兼容》展开,本节只讲 laya 侧差异:多检查点路由行为如何体现在请求与返回里。4.2 节做 Docker 化:一份 Dockerfile、健康检查、CPU 部署的资源限额与模型预下载。4.3 节走 ONNX 导出:把检查点变成 onnxruntime 上的推理文件,适合边缘与固定运行时场景。产出一台可上线的决策服务。
部署形态递进:从进程到服务到工件 SDK(进程内) laya-serve(HTTP 服务) ONNX(推理工件) ┌────────────────┐ ┌───────────────────────┐ ┌────────────────────┐ │ Python 调用方 │ │ 任意语言的调用方 │ │ 无训练栈的运行时 │ │ 同机同运行时 │ ─▶ │ POST /v1/systemone │ ─▶ │ onnxruntime CPU │ │ 最快·最封闭 │ │ 与 Jev 同线协议 │ │ 最轻·自己包路由 │ └────────────────┘ └───────────┬───────────┘ └────────────────────┘ │ 容器化交付(4.2) ▼ Docker:环境钉死·限额·健康检查
一句话金句:SDK 管你能调多快,服务管谁能调你,ONNX 管你能在哪儿跑。
(文字流程图)装 serve 扩展 ──▶ 启动与健康检查 ──▶ POST /v1/systemone ──▶ Jev 客户端改 baseUrl 直连 ──▶ Docker 化加限额 ──▶ 按需 ONNX 导出。
三节按序读:先把服务裸跑起来,再容器化交付,最后按场景决定要不要 ONNX 这一步减法。
┌──────────────────┐ 环境钉死·可交付 ┌──────────────────┐ 按场景做减法 ┌──────────────┐ │ 4.1 HTTP 服务与 │ ─────────────────▶ │ 4.2 Docker 化 │ ──────────────▶ │ 4.3 ONNX │ │ Jev 协议兼容 │ │ 部署 │ │ 导出与推理 │ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ └──────┬───────┘ │ 同线协议→可混部 Jev │ 预下载→离线可跑 │ 工件→边缘可跑 ▼ ▼ ▼ 第 9 章 三向选型(部署形态是选型的重要维度) 第 5 章 微调(用对之后才是调好)