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我希望托管 5 个需要数据预处理/后处理的深度学习模型。
使用 TF 服务(和 Kubernetes 来管理容器)托管每个模型似乎很简单，但如果是这样的话，数据预处理和后处理应该在哪里进行？
最佳答案
我不确定这个问题是否有一个明确的答案，但我很幸运能够大规模部署模型，将数据预处理和后处理代码捆绑到相当普通的 Go 或 Python(例如 Flask)应用程序中连接到我的持久存储以进行其他操作。
例如，以电影推荐为例，在预测路线上，从数据库中提取用户观看过的 100 部电影，将它们转储到适当大小和编码的 NumPy 数组中，分发到 TensorFlow 是非常高效的服务容器，然后在返回之前进行最少的后处理(例如从持久存储层的不同部分提取电影名称、描述、类型转换)。
关于docker - 使用 tensorflow 服务时的数据处理 (Docker/Kubernetes)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58461152/
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我是Docker的新手。是否可以在Docker Hub外部建立Docker基本镜像存储库？假设将它们存储在您的云中，而不是拥有DH帐户？谢谢。 最佳答案 您可以根据需要托管自己的注册表。可以在Depl
我是一名优秀的程序员,十分优秀！