Partage de cas d'application de la technologie Golang en machine learning

La technologie Golang est largement utilisée dans le domaine du machine learning. Cet article se concentre sur trois cas typiques : TensorFlow Go : pour un développement efficace d'applications de deep learning. Kubeflow : une plateforme d'apprentissage automatique qui simplifie le déploiement et la gestion des modèles. MLflow : une plateforme de suivi, de gestion et de déploiement de modèles qui fournit une interface cohérente.

Partage de cas d'application de la technologie Golang dans l'apprentissage automatique

Avant-propos

Golang, également connu sous le nom de Go, est un langage de programmation open source connu pour son efficacité, sa concurrence et sa portabilité. Célèbre pour le sexe. Ces dernières années, il est devenu un choix de plus en plus populaire dans le domaine de l’apprentissage automatique. Cet article partagera plusieurs cas d'application pratiques de la technologie Golang dans l'apprentissage automatique.

1. TensorFlow Go

TensorFlow Go est l'implémentation du langage Go de la bibliothèque d'apprentissage automatique TensorFlow développée par Google. Il permet aux développeurs d'écrire des applications d'apprentissage en profondeur efficaces à l'aide de Go.

Cas pratique : Classification d'images

import (
    "fmt"
    "os"

    "github.com/tensorflow/tensorflow/go"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/go/op"
)

func main() {
    model, err := tensorflow.LoadSavedModel("path/to/model", []string{"serve"}, []string{"predict"})
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    jpegBytes, err := os.ReadFile("path/to/image.jpg")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    predictions, err := model.Predict(map[string]tensorflow.Output{
        "images": tensorflow.Placeholder(tensorflow.MakeShape([]int64{1, 224, 224, 3}), tensorflow.String),
    }, map[string]tensorflow.Tensor{
        "images": tensorflow.NewTensor(jpegBytes),
    })
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    fmt.Println(predictions["probabilities"].Value())
}

2 Kubeflow

Kubeflow est une plateforme d'apprentissage automatique open source construite sur Kubernetes. Il fournit un ensemble de composants qui simplifient le déploiement, la gestion et le service des modèles d'apprentissage automatique.

Cas pratique : pipeline de formation de modèles

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/kubeflow/pipelines/api/v2beta1/go/client"
    "github.com/kubeflow/pipelines/api/v2beta1/go/pipelinespec"
)

func main() {
    pipelineSpec := &pipelinespec.PipelineSpec{
        Components: []*pipelinespec.Component{
            {
                Executor: &pipelinespec.Component_ContainerExecutor{
                    ContainerExecutor: &pipelinespec.ContainerExecutor{
                        Image: "my-custom-image",
                    },
                },
            },
        },
        Dag: &pipelinespec.PipelineSpec_Dag{
            Dag: &pipelinespec.Dag{
                Tasks: map[string]*pipelinespec.PipelineTask{
                    "train": {
                        ComponentRef: &pipelinespec.ComponentRef{
                            Name: "my-custom-component",
                        },
                    },
                },
            },
        },
    }

    // 创建 Kubeflow 客户端
    ctx := context.Background()
    client, err := client.NewClient(client.Options{
        Endpoint: "host:port",
    })
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 创建并运行管道
    pipeline, err := client.PipelinesClient.CreatePipeline(ctx, &pipelinespec.CreatePipelineRequest{
        PipelineSpec: pipelineSpec,
    })
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    fmt.Println("Pipeline ID:", pipeline.GetId())
}

3 MLflow

MLflow est une plateforme open source de suivi, de gestion et de déploiement de modèles de machine learning. Il fournit une interface cohérente dans différents environnements (sur site, cloud).

Cas pratique : enregistrement du modèle

import (
    "context"
    "fmt"
    "io"

    "github.com/mlflow/mlflow-go/pkg/client"
    "github.com/mlflow/mlflow-go/pkg/models"
)

func main() {
    // 创建 MLflow 客户端
    ctx := context.Background()
    client, err := client.NewClient(client.Options{
        Endpoint: "host:port",
    })
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 注册模型
    model := &models.Model{
        Name: "my-model",
        MlflowModel: &models.MlflowModel{
            ArtifactPath: "path/to/model",
        },
    }
    response, err := client.RegisterModel(ctx, model)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 下载模型作为流
    resp, err := client.DownloadModelVersion(ctx, response.GetMlflowModel().GetVersion(), "model.zip")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 将模型保存到本地文件
    fw, err := os.Create("model.zip")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer fw.Close()

    if _, err = io.Copy(fw, resp.Body); err != nil {
        fmt.Println(err)
    }
}

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