PyTorch模型的部署方式通常有以下几种：
部署到本地计算机：可以在本地计算机上使用PyTorch的预训练模型或自己训练的模型进行推理或应用。
部署到服务器：将PyTorch模型部署到服务器上，可以通过REST API或其他方式提供服务给客户端应用。
使用PyTorch Hub：PyTorch Hub是PyTorch官方提供的一个模型发布和分享平台，可以方便地分享、下载和使用PyTorch模型。
将PyTorch模型转换为ONNX格式：可以将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，然后使用ONNX Runtime等工具进行部署和推理。
使用TorchServe：TorchServe是一个用于部署PyTorch模型的开源框架，提供了模型加载、推理和监控等功能，方便部署大规模模型服务。
总的来说，PyTorch模型的部署方式取决于具体的应用场景和需求，可以根据需求选择合适的部署方式。
