컨테이너화 및 클라우드 배포는 기계 학습 모델 배포, 이식성, 확장성 및 유지 관리 가능성을 제공하는 모범 사례가 되었습니다. 이 문서에서는 C++를 사용하여 컨테이너와 클라우드에 기계 학습 모델을 배포하기 위한 모범 사례를 살펴보고 실제 사례를 제공합니다.
Docker를 사용하여 컨테이너 이미지 구축:
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 등 요구 사항에 가장 적합한 클라우드 플랫폼 선택 .
Kubernetes는 클라우드에서 모델을 배포하고 관리하는 데 사용할 수 있는 컨테이너 오케스트레이션 시스템입니다.
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++를 사용하여 기계 학습 모델 추론 서비스 개발:
#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 컨테이너화 서비스를 사용하고 Kubernetes에 배포합니다.
docker build -t my-model-image . kubectl apply -f deployment.yaml
C++를 사용하여 컨테이너와 클라우드에 기계 학습 모델을 배포하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 모범 사례를 따르면 모든 환경에 이식 가능하고 확장 가능하며 유지 관리 가능한 모델을 배포할 수 있습니다.
위 내용은 C++를 사용하여 기계 학습 모델 배포: 컨테이너 및 클라우드 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!