Java DJL模型加载推理_Java怎么用DJL加载和运行预训练模型

Java中用DJL加载和运行预训练模型只需三步：添加依赖（如djl-api、pytorch-engine等）、选择模型（URL/本地路径/模型ID）、构建Predictor执行推理；DJL自动适配PyTorch等引擎，无需编写底层计算逻辑。

Java中用DJL加载和运行预训练模型，核心是三步：添加依赖、选择模型（本地或远程）、构建Predictor执行推理。不需要写底层计算逻辑，DJL自动处理引擎适配（如PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime）。

1. 添加DJL依赖（Maven）

DJL支持多引擎，推荐从PyTorch开始（生态成熟、模型丰富）。在pom.xml中引入：

• 核心API：djl-api
• PyTorch引擎：model-zoo + pytorch-engine
• 预编译本地库（免编译）：pytorch-native-auto（自动匹配系统架构）

示例依赖片段：

  ai.djl
  api
  0.27.0


  ai.djl.pytorch
  pytorch-engine
  0.27.0


  ai.djl.pytorch
  pytorch-native-auto
  2.1.2

2. 加载预训练模型（支持URL/本地路径/模型ID）

DJL内置ModelZoo，可直接用HuggingFace ID或DJL Model Zoo地址加载。例如加载bert-base-uncased文本分类模型：

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• 用Criteria声明输入输出类型、模型来源、设备（CPU/GPU）
• 调用ModelLoader.loadModel()获得Model实例
• 注意：首次加载会自动下载模型权重到本地缓存（~/.djl.ai/cache）

代码示例：

Criteria criteria = Criteria.builder()
    .setTypes(String.class, Classifications.class)
    .optModelUrls("https://resources.djl.ai/test-models/pytorch/transformers/bert-base-uncased.zip")
    .optEngine("PyTorch")
    .optTranslator(new BertTranslator())
    .build();

Model model = Model.newInstance("bert");
model = ModelLoader.loadModel(criteria);

3. 构建Predictor并运行推理

Predictor是执行推理的入口，封装了预处理、前向传播、后处理。创建后调用predict()即可：

• Translator负责输入转NDArray、输出转业务对象（如Classifications）
• 支持批量输入（List），也支持单条字符串
• 用完记得close()释放资源（推荐try-with-resources）

完整推理示例：

try (Predictor predictor = model.newPredictor(new BertTranslator())) {
    Classifications result = predictor.predict("I love DJL!");
    System.out.println(result);
    // 输出类似：positive: 0.982, negative: 0.018
}

4. 常见问题与建议

实际使用时容易卡在环境或格式上，注意以下几点：

• GPU支持需安装CUDA驱动+cuDNN，并用pytorch-native-cu118等对应版本依赖
• 模型输入必须匹配Translator定义（如Bert要tokenize，CNN图像要resize+normalize）
• 自定义模型：把model.pt和synset.txt等放在同目录，用optModelPath(Paths.get("models/my-model"))
• 性能优化：启用setLimit(1)限制线程数，或用Model.setBlock()手动指定计算图