एक उच्च यातायात आवेदन में वास्तविक समय भविष्यवाणियों के लिए TensorFlow का उपयोग करने का सही तरीका क्या है।उच्च ट्रैफिक ऐप में वास्तविक समय भविष्यवाणियों के लिए उत्पादन में टेंसरफ्लो - उपयोग कैसे करें?
आदर्श रूप में मेरे पास एक बंदरगाह (ओं) पर सुनकर एक सर्वर/क्लस्टर चल रहा है जहां मैं ऐप सर्वर से कनेक्ट कर सकता हूं और डेटाबेस के तरीके के समान भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकता हूं। ट्रेनिंग को उसी सर्वर/क्लस्टर में नेटवर्क के माध्यम से प्रशिक्षण डेटा खिलाकर क्रॉन नौकरियों द्वारा किया जाना चाहिए।
वास्तव में उत्पादन में टेंस्फोर्लो का उपयोग कैसे करता है? क्या मुझे एक सेटअप बनाना चाहिए जहां पाइथन सर्वर के रूप में चल रहा है और भविष्यवाणियों के लिए पाइथन स्क्रिप्ट का उपयोग करें? मैं अभी भी इसके लिए नया हूं लेकिन मुझे लगता है कि इस तरह की लिपि को सत्र आदि खोलने की आवश्यकता होगी .. जो स्केलेबल नहीं है। (मैं 100 भविष्यवाणियों/सेकंड के बारे में बात कर रहा हूं)।
प्रासंगिक जानकारी के लिए कोई सूचक अत्यधिक सराहना की जाएगी। मुझे कोई नहीं मिला।
वर्तमान में टेंसरफ्लो का सार्वजनिक संस्करण आपके द्वारा नोट किए गए अनुसार स्केल नहीं करता है; भविष्य में यह एसओ पर मैंने जो पढ़ा है उस पर आधारित होना चाहिए। टाइमफ्रेम अज्ञात। –
यदि मैं सही ढंग से समझता हूं कि संस्करण समानांतर में चल रहे एकाधिक सर्वर होने के संदर्भ में स्केल नहीं करता है। क्या ओपन सोर्स वर्जन में एप्लिकेशन लेयर में इंटरफ़ेस की कमी भी है ?? मैं मध्यम थ्रूपुट से शुरू कर सकता हूं लेकिन मुझे अभी भी – Nir
इंटरफ़ेस करने का सही तरीका चाहिए, मुझे नहीं पता। शायद [mrry] (http://stackoverflow.com/users/3574081/mrry) इसे देखेंगे और जवाब देंगे। आप इस सवाल को भी बदलना चाहेंगे क्योंकि इसमें अब 3 करीबी वोट हैं। मैंने आपको एक नहीं दिया, लेकिन मुझे लगता है कि यह एक प्रश्न है जिसे हटाया नहीं जाना चाहिए। –