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利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

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

golang项目访问https的问题

一个golang的项目,使用了腾讯云的短信服务,腾讯云的短信服务URL是https://yun.tim.qq.com/v5/tlssmssvr/sendsms?sdkappid=xxxxx&random=xxxx,在开发平台,可以正常使用。编译后部署到生产平台,短信发不出来了。为了定位问题,找了一台干净的测试机,部署后也发不出短信,因此判断生产平台的云服务器没有问题。 在测试机上,经过调试,终于定位错误信息:x509: failed to load system roots and no roots provided 搜索错误信息,首先找到这篇《go语言在不支持cgo的情况下访问https链接》,看完内容后直觉这个解决方法不对,太不优美了。接着看到《go语言获取https报错x509: failed to load system roots》这篇,思路和解决方法没错了。因为我使用的是freebsd平台,所以对应的软件包名肯定不一样。尝试openssl等几个软件包,都没有解决问题。直到看到https://wiki.freebsd.org/Docker里有这么一段: Common ...

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