Déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de C++ : bonnes pratiques pour les conteneurs et le cloud

Déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de C++ : bonnes pratiques pour les conteneurs et le cloud

La conteneurisation et le déploiement dans le cloud sont devenus de bonnes pratiques pour déployer des modèles d'apprentissage automatique, offrant portabilité, évolutivité et maintenabilité. Cet article examine les meilleures pratiques de déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des conteneurs et le cloud à l'aide de C++ et fournit un exemple pratique.

Utilisation de conteneurs

Avantages des conteneurs

• Portabilité : Les conteneurs regroupent le code et ses dépendances pour s'exécuter dans n'importe quel environnement.
• Isolement : Les conteneurs isolent le modèle du système hôte, garantissant ainsi que le modèle est protégé des problèmes potentiels.
• Léger : Les conteneurs sont plus légers que les machines virtuelles et démarrent plus rapidement.

Créer une image de conteneur

Créer une image de conteneur à l'aide de Docker :

FROM tensorflow/tensorflow:latest
COPY model.pb /model
CMD ["tensorflow_model_server", "--port=9000", "--model_name=my_model", "--model_base_path=/model"]

Déployer dans le cloud

Choisir une plateforme cloud

Choisissez la plateforme cloud qui correspond le mieux à vos besoins, comme AWS, Azure ou Google Cloud Platform .

Déployer sur Kubernetes

Kubernetes est un système d'orchestration de conteneurs qui peut être utilisé pour déployer et gérer des modèles dans le cloud.

apiVersion: v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-model-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-model
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-model
    spec:
      containers:
        - name: my-model
          image: my-model-image
          ports:
            - containerPort: 9000

Cas pratique

Service d'inférence de modèle

Développement d'un service d'inférence de modèle d'apprentissage automatique en C++ :

#include <tensorflow/c/c_api.h>
...
TF_Tensor* tensor = TF_NewTensor(TF_FLOAT, shape, dims, data, data_len);
TF_Status* status = TF_NewStatus();
TF_SessionOptions* opts = TF_NewSessionOptions();
TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
TF_Session* session = TF_NewSession(graph, opts, status);
TF_InferenceContext* ic = TF_LoadSessionFromTensorFlowModel(
  session, "path/to/model.pb",
  status);
...

Service de déploiement

Utilisez le service de conteneurisation Docker et déployez-le dans Kubernetes.

docker build -t my-model-image .
kubectl apply -f deployment.yaml

Conclusion

Utiliser C++ pour déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des conteneurs et dans le cloud offre de nombreux avantages. En suivant les bonnes pratiques, vous pouvez déployer des modèles portables, évolutifs et maintenables dans n'importe quel environnement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!