Gunakan model pembelajaran mesin menggunakan C++: Amalan terbaik untuk bekas dan awan

Menerapkan model pembelajaran mesin menggunakan C++: Amalan terbaik untuk bekas dan awan

Pebekalan dan penggunaan awan telah menjadi amalan terbaik untuk menggunakan model pembelajaran mesin, menyediakan kemudahalihan, kebolehskalaan dan kebolehselenggaraan . Artikel ini menyelami amalan terbaik untuk menggunakan model pembelajaran mesin dalam bekas dan awan menggunakan C++ dan menyediakan contoh praktikal.

Menggunakan Bekas

Faedah Bekas

• Kemudahalihan: Kod pakej kontena dan kebergantungannya bersama-sama untuk dijalankan dalam mana-mana persekitaran.
• Pengasingan: Bekas mengasingkan model daripada sistem hos, memastikan model dilindungi daripada masalah yang mungkin berlaku.
• Ringan: Bekas lebih ringan daripada mesin maya dan dimulakan lebih cepat.

Buat imej kontena

Bina imej kontena menggunakan Docker:

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

Letak dalam awan

Pilih platform awan

Pilih platform awan yang paling sesuai dengan keperluan anda, seperti AWS, Azure atau Google Cloud Platform .

Deploy ke Kubernetes

Kubernetes ialah sistem orkestrasi kontena yang boleh digunakan untuk menggunakan dan mengurus model dalam awan.

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

Kes praktikal

Perkhidmatan inferens model

Membangunkan perkhidmatan inferens model pembelajaran mesin menggunakan 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);
...

Perkhidmatan penempatan

Gunakan perkhidmatan kontena Docker dan gunakannya dalam Kubernetes.

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

Kesimpulan

Menggunakan C++ untuk menggunakan model pembelajaran mesin dalam bekas dan awan menawarkan pelbagai kelebihan. Dengan mengikuti amalan terbaik, anda boleh menggunakan model mudah alih, boleh skala dan boleh diselenggara dalam sebarang persekitaran.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan model pembelajaran mesin menggunakan C++: Amalan terbaik untuk bekas dan awan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!