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black11black
V2EX  ›  问与答

深度学习部署在生产环境,用哪个框架合适?

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  •   black11black · 2020-07-22 15:30:48 +08:00 · 1146 次点击
    这是一个创建于 1614 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    如题,最近公司业务上有个非常简单的需求,就是通过用户的大约十个左右的行为特征,估测用户的收入,以判断该用户是高收入人群还是低收入人群。

    我平时使用 DL 相关的东西不多,还好这个网络比较简单,基本上只是全连接层而已,目前用 keras 试做了一个 demo 版本,预测效果还不错。

    现在有一个问题是,业务要求是这个东西要移植到生产环境,我司业务后端是 django,我要把它接入,不能用训练环境跑结果。基本上要求就是,它的速度越快越好,占用内存越小越好,后者重要性大于前者,部署的时候会集群,内存太大扛不住。

    然后另外一个需求就是最好是 CPU 计算而非 GPU 计算,因为部署环境指不定就上云端,不能确保部署环境里面有显卡。

    理想情况就是我用某框架,训练完毕以后他有自带的方法,生产出一个 dll,我直接在业务端调用这个 dll 就行了。

    有符合条件的框架吗?如果有多个的话就学习成本低一点的?谢谢各位 V 友

    2 条回复    2020-07-23 10:02:37 +08:00
    valar000
        1
    valar000  
       2020-07-22 23:28:45 +08:00 via Android
    keras 有 tf 自家的部署,就一层网络用 cpu 应该没差多少
    liprais
        2
    liprais  
       2020-07-23 10:02:37 +08:00 via iPhone
    tf serving 就行
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