利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践-低调大师

利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

2018-09-05 702 89

最近团队的模型部署上线终于全面开始用上docker了，这感觉，真香！

讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。

部分神经网络框架比如caffe依赖过重，安装困难。
各种网络模型未做工程化优化，部署困难。
tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控制。

对于做应用来说，这些问题诸如对GPU的硬件的管理，对复杂依赖的部署，而这些正好就是docker的强项。而python本身表达能力强，可以以很短的代码量达成我们的目的。

部署

具体的部署步骤涉及这几个工具链：

Dockerfile进行模型的镜像部署。
docker-py进行container的启动和关闭。
grpc和进行模型的外部通信。
python的with语句表达模型的加载和资源的释放。
gitlab进行内网的代码分发和版本控制。

整个接口的调用精简

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