如何在FastAPI部署PyTorch Forecasting模型时关闭预测日志？

你遇到的是PyTorch Lightning（PyTorch Forecasting基于它）默认在预测阶段启动日志记录导致的问题，这里有几个直接有效的解决办法：

• 加载模型时直接禁用日志
  加载 checkpoint 时，给模型传入logger=False参数，直接关闭日志功能：

  model = BaseModel.load_from_checkpoint(model_path, logger=False)
  model.eval()
  

• 手动清空模型的日志器
  如果上面的方法没生效，加载模型后直接把日志器设为None：

  model = BaseModel.load_from_checkpoint(model_path)
  model.logger = None
  model.eval()
  

• 调用predict时指定禁用日志
  在每次调用预测方法的时候，加上logger=False参数，针对性关闭本次预测的日志：

  raw_predictions = model.predict(df, mode="raw", return_x=True, logger=False)
  

这三种方法都能阻止预测阶段生成新的lightning_logs文件夹，优先试试第一种，最彻底。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tzik