Perkongsian kes aplikasi teknologi Golang dalam pembelajaran mesin

Teknologi Golang digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin Artikel ini memfokuskan pada tiga kes biasa: TensorFlow Go: untuk pembangunan aplikasi pembelajaran mendalam yang cekap. Kubeflow: platform pembelajaran mesin yang memudahkan penggunaan dan pengurusan model. MLflow: Platform penjejakan, pengurusan dan penggunaan model yang menyediakan antara muka yang konsisten. . Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, ia telah menjadi pilihan yang semakin popular dalam bidang pembelajaran mesin. Artikel ini akan berkongsi beberapa kes aplikasi praktikal teknologi Golang dalam pembelajaran mesin.

1. TensorFlow Go

TensorFlow Go ialah pelaksanaan bahasa Go bagi perpustakaan pembelajaran mesin TensorFlow yang dibangunkan oleh Google. Ia membolehkan pembangun menulis aplikasi pembelajaran mendalam yang cekap menggunakan Go.

Kes praktikal: Klasifikasi imej

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 ialah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibina pada Kubernetes. Ia menyediakan satu set komponen yang memudahkan penggunaan, pengurusan dan perkhidmatan model pembelajaran mesin.

Kes praktikal: saluran paip latihan model

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 ialah platform sumber terbuka untuk menjejak, mengurus dan menggunakan model pembelajaran mesin. Ia menyediakan antara muka yang konsisten merentas persekitaran yang berbeza (di premis, awan).

Kes praktikal: pendaftaran model

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)
    }
}

Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian kes aplikasi teknologi Golang dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!