在PyTorch中部署模型通常有以下几种方法：
将模型保存为.pth文件并加载模型：可以使用torch.save()方法将模型保存为.pth文件，然后使用torch.load()方法加载模型，然后使用模型进行预测或推理。
将模型转换为ONNX格式：可以使用torch.onnx.export()方法将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用ONNX运行时加载和运行模型。
使用TorchScript：可以使用torch.jit.script()方法将PyTorch模型转换为TorchScript，然后使用torch.jit.load()方法加载TorchScript模型并进行预测。
使用TorchServe：TorchServe是一个开源的PyTorch模型部署框架，可以用于快速部署PyTorch模型，支持模型的加载、预测和监控等功能。
这些是常用的PyTorch模型部署方法，可以根据具体需求选择合适的方法进行部署。
