ディープ学習画像処理サーバを構築する方法

Question

私は、サーバ上でユーザの写真を処理するアプリケーションを構築しています。基本的に、ユーザーはサーバーに写真をアップロードし、深い学習モデルを使用していくつかのフィルタリング処理を行います。フィルターが終了すると、ユーザーは新しい写真をダウンロードできます。フィルタプログラムは、torchフレームワークを使用した深い学習アルゴリズムに基づいており、python/luaで動作します。私は現在、ローカルのubuntuマシンでこのフィルタコードを実行しています。これをWebサービスに変える方法は不思議です。私はサーバー側の知識が0ですが、私はいくつかの研究を行いました。おそらくフラスコやトルネード、または他のアーキテクチャを使うべきでしょうか？

Answer 1

Pythonに慣れていて、AWSサービスデータベースで作業している場合は、Djangoを使用することをおすすめします。これはかなり直感的で、多くのリソースとサンプルがWeb上で利用可能です。たとえば、ファイルのアップロードはdocumentationです。

Answer 2

静的なコンテンツを提供しているので、タスク全体と実際のサーバー、Nginx、LighttpdまたはApacheにどのように適合するかは分かります。ライブラリを呼び出して静的コンテンツを作成する場合は、Flaskを使用するとライブラリをWebフレームワークに統合するのが簡単になりますが、AWS S3およびLambdaサービスに適している可能性があります。 サイト全体を大まかに設計し、あなたのコンテンツを手元のツールに合わせることは価値があるかもしれません。