コンテナー化とクラウド デプロイメントは、機械学習モデルをデプロイするためのベスト プラクティスとなり、移植性、拡張性、保守性を提供します。この記事では、C++ を使用してコンテナーとクラウドに機械学習モデルをデプロイするためのベスト プラクティスについて詳しく説明し、実践的な例を示します。
Docker を使用してコンテナ イメージを構築する:
FROM tensorflow/tensorflow:latest COPY model.pb /model CMD ["tensorflow_model_server", "--port=9000", "--model_name=my_model", "--model_base_path=/model"]
AWS、Azure、Google Cloud Platform など、ニーズに最適なクラウド プラットフォームを選択します。
Kubernetes は、クラウドでのモデルのデプロイと管理に使用できるコンテナ オーケストレーション システムです。
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
C++を使用して機械学習モデル推論サービスを開発しました:
#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); ...
Dockerコンテナ化サービスを使用し、Kubernetesにデプロイします。
docker build -t my-model-image . kubectl apply -f deployment.yaml
C++ を使用して機械学習モデルをコンテナーやクラウドにデプロイすると、さまざまな利点が得られます。ベスト プラクティスに従うことで、移植可能でスケーラブルで保守可能なモデルをあらゆる環境に展開できます。
以上がC++ を使用した機械学習モデルのデプロイ: コンテナーとクラウドのベスト プラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。