这是一个创建于 848 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
推销一下 :)
https://github.com/jack139/go-infer
深度学习模型在部署时通常以云方式部署，通过 API 对外体提供推理服务。这个框架提供了部署 API 时的基本架构组件，实现了几个目标：
- API 处理模块与模型推理模块解耦，降低高并发造成的网络和计算阻塞风险
- API 处理模块与模型推理模块可进行分布式部署，均可实现横向扩展
- 使用 Go 语言实现，提高执行效率，简化部署和运维
- 业务逻辑使用 callback 方式调用，隐藏通用逻辑，开发时只需关注业务逻辑
其他功能：
- 服务端配置使用 Yaml ，分布式部署时可进行针对性配置
- API 验签支持 SHA256 和 SM2 算法
-
模型示例
- BERT 模型推理示例
- CNN 模型推理示例
- Tensorflow 模型权重转换示例
- Keras 模型权重转换示例
 |
1
Zhao70 2022-07-27 17:59:33 +08:00  2
楼主做的这个东西和我工作领域有一些重合度，star 一下。
不过有几个问题需要注意: 1. tensorflow 版本有些低，是 1.15.4 ，貌似不支持 avx, avx2, fma 指令集，建议升级下，大概可以提升 20%的 CPU 打分性能。 2. bert 算法使用了 github.com/buckhx/gobert 这个算法库，这个库在生产环境 Wordpiece Tokenize 存在字符串分片不会被 gc 的问题，再就是对于特殊 query 导致死循环，服务 OOM |
 |
2
Juszoe 2022-07-27 18:32:45 +08:00
看起来不错，有兼容 pytorch 或者 onnx 的打算吗
|
Select Language