실시간 예측을위한 CNTK 배포

TensorFlow는 TensorFlow Serving이라고 불리는 here과 같이 별도의 프로덕션 용도로 사용됩니다.실시간 예측을위한 CNTK 배포

프로덕션 환경에서 CNTK를 어떻게 사용해야하며 배포를 어떻게 처리해야합니까? 잘 훈련 된 모델을 RPC/HTTP REST API로 모델을 서비스하는 서버/클러스터에 배치 할 수 있기를 바랍니다.

그런 도구가 없다면 먼저 그것을 개발하기위한 첫 번째 단계가되어야하며 스스로 구축 할 수있는 훌륭한 아키텍처가 무엇입니까?

2017-02-17 VillasV

CNTK 모델 제공은 프로덕션 환경에서 지원됩니다. 모델 평가/추론에 대한 정보는 https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Evaluation-Overview입니다. 배포의 경우 지정된 here dll을 배포해야합니다. Azure에 CNTK를 배포하는 방법은 here입니다.

출처

2017-02-17 20:57:13

멋진, Azure 튜토리얼은 내가 원하는 것 이상입니다! – VillasV

CNTK 팀의 도구는 없지만 C++ 또는 Python의 새로운 API를 사용하면 숙련 된 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.

출처

2017-02-17 17:10:01

실시간 예측을위한 CNTK 배포

답변

관련 문제