Ⅰ 做深度學習的伺服器需要哪些配置
做一個深度學習伺服器，需要的配置，有散熱器，因為我們在使用這些東西的時候，他就一定會產生一些熱量，這個時候就需要一些散熱器，可以讓這個深度學習的服務去持續工作，而且散熱器最好選擇，容易非常實用，無噪音的那種。
Ⅱ 如何在後台部署深度學習模型
搭建深度學習後台伺服器
我們的Keras深度學習REST API將能夠批量處理圖像，擴展到多台機器(包括多台web伺服器和Redis實例)，並在負載均衡器之後進行循環調度。
為此，我們將使用:
KerasRedis(內存數據結構存儲)
Flask (python的微web框架)
消息隊列和消息代理編程範例
本篇文章的整體思路如下：
我們將首先簡要討論Redis數據存儲，以及如何使用它促進消息隊列和消息代理。然後，我們將通過安裝所需的Python包來配置Python開發環境，以構建我們的Keras深度學習REST API。一旦配置了開發環境，就可以使用Flask web框架實現實際的Keras深度學習REST API。在實現之後，我們將啟動Redis和Flask伺服器，然後使用cURL和Python向我們的深度學習API端點提交推理請求。最後，我們將以對構建自己的深度學習REST API時應該牢記的注意事項的簡短討論結束。
第一部分：簡要介紹Redis如何作為REST API消息代理/消息隊列
測試和原文的命令一致。
第三部分：配置Python開發環境以構建Keras REST API
文章中說需要創建新的虛擬環境來防止影響系統級別的python項目（但是我沒有創建），但是還是需要安裝rest api所需要依賴的包。以下為所需要的包。
第四部分：實現可擴展的Keras REST API
首先是Keras Redis Flask REST API數據流程圖
讓我們開始構建我們的伺服器腳本。為了方便起見，我在一個文件中實現了伺服器，但是它可以按照您認為合適的方式模塊化。為了獲得最好的結果和避免復制/粘貼錯誤，我建議您使用本文的「下載」部分來獲取相關的腳本和圖像。
為了簡單起見，我們將在ImageNet數據集上使用ResNet預訓練。我將指出在哪裡可以用你自己的模型交換ResNet。flask模塊包含flask庫(用於構建web API)。redis模塊將使我們能夠與redis數據存儲介面。從這里開始，讓我們初始化將在run_keras_server.py中使用的常量.
我們將向伺服器傳遞float32圖像，尺寸為224 x 224，包含3個通道。我們的伺服器可以處理一個BATCH_SIZE = 32。如果您的生產系統上有GPU(s)，那麼您需要調優BATCH_SIZE以獲得最佳性能。我發現將SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP設置為0.25秒(伺服器和客戶端在再次輪詢Redis之前分別暫停的時間)在大多數系統上都可以很好地工作。如果您正在構建一個生產系統，那麼一定要調整這些常量。
讓我們啟動我們的Flask app和Redis伺服器:
在這里你可以看到啟動Flask是多麼容易。在運行這個伺服器腳本之前，我假設Redis伺服器正在運行(之前的redis-server)。我們的Python腳本連接到本地主機6379埠(Redis的默認主機和埠值)上的Redis存儲。不要忘記將全局Keras模型初始化為None。接下來我們來處理圖像的序列化:
Redis將充當伺服器上的臨時數據存儲。圖像將通過諸如cURL、Python腳本甚至是移動應用程序等各種方法進入伺服器，而且，圖像只能每隔一段時間(幾個小時或幾天)或者以很高的速率(每秒幾次)進入伺服器。我們需要把圖像放在某個地方，因為它們在被處理前排隊。我們的Redis存儲將作為臨時存儲。
為了將圖像存儲在Redis中，需要對它們進行序列化。由於圖像只是數字數組，我們可以使用base64編碼來序列化圖像。使用base64編碼還有一個額外的好處，即允許我們使用JSON存儲圖像的附加屬性。
base64_encode_image函數處理序列化。類似地，在通過模型傳遞圖像之前，我們需要反序列化圖像。這由base64_decode_image函數處理。
預處理圖片
我已經定義了一個prepare_image函數，它使用Keras中的ResNet50實現對輸入圖像進行預處理，以便進行分類。在使用您自己的模型時，我建議修改此函數，以執行所需的預處理、縮放或規范化。
從那裡我們將定義我們的分類方法
classify_process函數將在它自己的線程中啟動，我們將在下面的__main__中看到這一點。該函數將從Redis伺服器輪詢圖像批次，對圖像進行分類，並將結果返回給客戶端。
在model = ResNet50(weights="imagenet")這一行中，我將這個操作與終端列印消息連接起來——根據Keras模型的大小，載入是即時的，或者需要幾秒鍾。
載入模型只在啟動這個線程時發生一次——如果每次我們想要處理一個映像時都必須載入模型，那麼速度會非常慢，而且由於內存耗盡可能導致伺服器崩潰。
載入模型後，這個線程將不斷輪詢新的圖像，然後將它們分類（注意這部分代碼應該時尚一部分的繼續）
在這里，我們首先使用Redis資料庫的lrange函數從隊列(第79行)中獲取最多的BATCH_SIZE圖像。
從那裡我們初始化imageIDs和批處理(第80和81行)，並開始在第84行開始循環隊列。
在循環中，我們首先解碼對象並將其反序列化為一個NumPy數組image(第86-88行)。
接下來，在第90-96行中，我們將向批處理添加圖像(或者如果批處理當前為None，我們將該批處理設置為當前圖像)。
我們還將圖像的id附加到imageIDs(第99行)。
讓我們完成循環和函數
在這個代碼塊中，我們檢查批處理中是否有圖像(第102行)。如果我們有一批圖像，我們通過模型(第105行)對整個批進行預測。從那裡，我們循環一個圖像和相應的預測結果(110-122行)。這些行向輸出列表追加標簽和概率，然後使用imageID將輸出存儲在Redis資料庫中(第116-122行)。
我們使用第125行上的ltrim從隊列中刪除了剛剛分類的圖像集。最後，我們將睡眠設置為SERVER_SLEEP時間並等待下一批圖像進行分類。下面我們來處理/predict我們的REST API端點
稍後您將看到，當我們發布到REST API時，我們將使用/predict端點。當然，我們的伺服器可能有多個端點。我們使用@app。路由修飾符以第130行所示的格式在函數上方定義端點，以便Flask知道調用什麼函數。我們可以很容易地得到另一個使用AlexNet而不是ResNet的端點，我們可以用類似的方式定義具有關聯函數的端點。你懂的，但就我們今天的目的而言，我們只有一個端點叫做/predict。
我們在第131行定義的predict方法將處理對伺服器的POST請求。這個函數的目標是構建JSON數據，並將其發送回客戶機。如果POST數據包含圖像(第137和138行)，我們將圖像轉換為PIL/Pillow格式，並對其進行預處理(第141-143行)。
在開發這個腳本時，我花了大量時間調試我的序列化和反序列化函數，結果發現我需要第147行將數組轉換為C-contiguous排序(您可以在這里了解更多)。老實說，這是一個相當大的麻煩事，但我希望它能幫助你站起來，快速跑。
如果您想知道在第99行中提到的id，那麼實際上是使用uuid(通用唯一標識符)在第151行生成的。我們使用UUID來防止hash/key沖突。
接下來，我們將圖像的id和base64編碼附加到d字典中。使用rpush(第153行)將這個JSON數據推送到Redis db非常簡單。
讓我們輪詢伺服器以返回預測
我們將持續循環，直到模型伺服器返回輸出預測。我們開始一個無限循環，試圖得到157-159條預測線。從這里，如果輸出包含預測，我們將對結果進行反序列化，並將結果添加到將返回給客戶機的數據中。我們還從db中刪除了結果(因為我們已經從資料庫中提取了結果，不再需要將它們存儲在資料庫中)，並跳出了循環(第163-172行)。
否則，我們沒有任何預測，我們需要睡覺，繼續投票(第176行)。如果我們到達第179行，我們已經成功地得到了我們的預測。在本例中，我們向客戶機數據添加True的成功值(第179行)。注意:對於這個示例腳本，我沒有在上面的循環中添加超時邏輯，這在理想情況下會為數據添加一個False的成功值。我將由您來處理和實現。最後我們稱燒瓶。jsonify對數據，並將其返回給客戶端(第182行)。這就完成了我們的預測函數。
為了演示我們的Keras REST API，我們需要一個__main__函數來實際啟動伺服器
第186-196行定義了__main__函數，它將啟動classify_process線程(第190-192行)並運行Flask應用程序(第196行)。
第五部分：啟動可伸縮的Keras REST API
要測試我們的Keras深度學習REST API，請確保使用本文的「下載」部分下載源代碼示例圖像。從這里，讓我們啟動Redis伺服器，如果它還沒有運行:
- redis-server
然後，在另一個終端中，讓我們啟動REST API Flask伺服器:
- python run_keras_server.py
另外，我建議在向伺服器提交請求之前，等待您的模型完全載入到內存中。現在我們可以繼續使用cURL和Python測試伺服器。
第七部分：使用cURL訪問Keras REST API
使用cURL來測試我們的Keras REST API伺服器。這是我的家庭小獵犬Jemma。根據我們的ResNet模型，她被歸類為一隻擁有94.6%自信的小獵犬。
- curl -X POST -F image=@jemma.png 'http://localhost:5000/predict'
你會在你的終端收到JSON格式的預測:
- {"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}
第六部分：使用Python向Keras REST API提交請求
如您所見，使用cURL驗證非常簡單。現在，讓我們構建一個Python腳本，該腳本將發布圖像並以編程方式解析返回的JSON。
讓我們回顧一下simple_request.py
- # import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"
我們在這個腳本中使用Python請求來處理向伺服器提交數據。我們的伺服器運行在本地主機上，可以通過埠5000訪問端點/predict，這是KERAS_REST_API_URL變數(第6行)指定的。
我們還定義了IMAGE_PATH(第7行)。png與我們的腳本在同一個目錄中。如果您想測試其他圖像，請確保指定到您的輸入圖像的完整路徑。
讓我們載入圖像並發送到伺服器:
- # load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")
我們在第10行以二進制模式讀取圖像並將其放入有效負載字典。負載通過請求發送到伺服器。在第14行發布。如果我們得到一個成功消息，我們可以循環預測並將它們列印到終端。我使這個腳本很簡單，但是如果你想變得更有趣，你也可以使用OpenCV在圖像上繪制最高的預測文本。
第七部分：運行簡單的請求腳本
編寫腳本很容易。打開終端並執行以下命令(當然，前提是我們的Flask伺服器和Redis伺服器都在運行)。
- python simple_request.py
使用Python以編程方式使用我們的Keras深度學習REST API的結果
第八部分：擴展深度學習REST API時的注意事項
如果您預期在深度學習REST API上有較長一段時間的高負載，那麼您可能需要考慮一種負載平衡演算法，例如循環調度，以幫助在多個GPU機器和Redis伺服器之間平均分配請求。
記住，Redis是內存中的數據存儲，所以我們只能在隊列中存儲可用內存中的盡可能多的圖像。
使用float32數據類型的單個224 x 224 x 3圖像將消耗602112位元組的內存。
Ⅲ 配個深度學習的伺服器，需要多大內存起步
CPU和主板支持什麼內存就插哪種。主要參數就是類型，ddr4，ddr3這種的表示。頻率要看主板支持多大，在主板BIOS設置中要設置才會倍頻，要不白買高頻率的了。
內存大小，當然越大越好！還是那句話看主板支持多大的內存。一般16g一個人用足夠，多個人怎麼也得32g吧。畢竟matlab有時還是會用到的,內存別太小。
一般就是看威剛，金士頓，芝奇，海盜船這幾個牌子，芝奇，海盜船用的晶元據說好一些，金士頓也有駭客神條，還是看預算吧，一般不會差太多錢。
支持深度學習伺服器定製，歡迎了解更多解決方案：網頁鏈接
Ⅳ 如何配置一台深度學習主機
搞AI，誰又能沒有「GPU之惑」？下面列出了一些適合進行深度學習模型訓練的GPU，並將它們進行了橫向比較，一起來看看吧！
Ⅳ 如何在阿里ECS雲端運行Jupyter Notebook進行機器/深度學習
1.首先你得有一台雲伺服器，這里我選用的是阿里雲ECS基礎版。別的伺服器都是大同小異，按步驟應該都可以。
2.下載遠程連接軟體putty,點擊下載，輸入阿里雲ECS公網IP,埠填22，SSH連接，按open按鈕就可以連接到遠程主機了。輸入賬號密碼就可以登陸遠程主機。(linux輸入密碼不會有任何顯示，不要懷疑自己鍵盤出問題了)
2.安裝Anaconda.Anaconda集成了大量的第三方pyhton庫，使用簡單，這里我們就選它了。
mkdir是新建一個目錄，用於放置我們的Anaconda.(這里並未分區，因為我也不會啊！委屈)
cd是進入目錄
wget 是從某個網址下載某個文件，後面是下載地址。你可以選擇你需要的版本，anaconda下載地址：https://www.continuum.io/downloads#linux
bash就是安裝anaconda
3.設置Jupyter登陸密碼
4.修改jupyper配置文件
5.啟動jupyter。在命令行輸入jupyter notebook &將jupyter加入任務。
6.遠程訪問。最重要的一步，退出所有連接！ecs不允許多終端在線的打開瀏覽器，輸入訪問地址http://ip:8888，輸入第3步設置的Jupyter密碼即可登錄
Ⅵ 做深度學習，需要配置專門的GPU伺服器嗎
深度學習是需要配置專門的GPU伺服器的:
深度學習的電腦配置要求：
1、數據存儲要求
在一些深度學習案例中，數據存儲會成為明顯的瓶頸。做深度學習首先需要一個好的存儲系統，將歷史資料保存起來。
主要任務：歷史數據存儲，如：文字、圖像、聲音、視頻、資料庫等。
數據容量：提供足夠高的存儲能力。
讀寫帶寬：多硬碟並行讀寫架構提高數據讀寫帶寬。
介面：高帶寬，同時延遲低。
傳統解決方式：專門的存儲伺服器，藉助萬兆埠訪問。
缺點：帶寬不高，對深度學習的數據讀取過程時間長(延遲大，兩台機器之間數據交換)，成本還巨高。
2、CPU要求
當你在GPU上跑深度網路時，CPU進行的計算很少，但是CPU仍然需要處理以下事情：
（1）數據從存儲系統調入到內存的解壓計算。
（2）GPU計算前的數據預處理。
（3）在代碼中寫入並讀取變數，執行指令如函數調用，創建小批量數據，啟動到GPU的數據傳輸。
（4）GPU多卡並行計算前，每個核負責一塊卡的所需要的數據並行切分處理和控制。
（5）增值幾個變數、評估幾個布爾表達式、在GPU或在編程裡面調用幾個函數——所有這些會取決於CPU核的頻率，此時唯有提升CPU頻率。
傳統解決方式：CPU規格很隨意，核數和頻率沒有任何要求。
3、GPU要求
如果你正在構建或升級你的深度學習系統，你最關心的應該也是GPU。GPU正是深度學習應用的核心要素——計算性能提升上，收獲巨大。
主要任務：承擔深度學習的數據建模計算、運行復雜演算法。
傳統架構：提供1~8塊GPU。
4、內存要求
至少要和你的GPU顯存存大小相同的內存。當然你也能用更小的內存工作，但是，你或許需要一步步轉移數據。總而言之，如果錢夠而且需要做很多預處理，就不必在內存瓶頸上兜轉，浪費時間。
主要任務：存放預處理的數據，待GPU讀取處理，中間結果存放。
深度學習需要強大的電腦算力，因此對電腦的硬體配置自然是超高的，那麼現在普通的高算力電腦需要高配置硬體。
