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自然语言处理(NLP):工程化部署_nlp算法模型工程化部署

nlp算法模型工程化部署

工程化部署是程序在开发完成之后,到线上正式运行整个过程中涉及到的多个环节的统称,主要包括:

  • 接口封装
  • 接口测试
  • GPU 的分配和使用
  • 微服务的封装
  • Docker 镜像的构建
  • K8S 集群实例的开启等

接口封装、接口测试、镜像构建、 CI/CD、 GPU 部署、 K8S 集群部署等这些在工业生产中极为重要;

企业里服务部署的整体流程、 Flask HTTP 接口封装、单元测试 接口测试 压力测试、 Docker 化微服务、 K8S 集群的优势及过程




参考资料:
如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上serving?

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