@maryaTurova

Keras: Как обрабатывать большой объем картинок?

Имеется код с обученными моделями (keras,tensorflow) ,который делает запрос на удаленный (свой) сервер и получает картинки в формате base64, обрабатывает и выдает результат.

Так как объем большой,мне приходится запускать несколько экземпляров (.py).Но тут происходит следующее : я не могу нагрузить свой пк , т.к. код вылетает с ошибкой по типу не хватает ресурсов, хотя ЦП и RAM составляет менее 50%. Пробовал версии python 3.6 (удалось запустить не более 15 экземпляров) на 3.9.6 (вообще 8).
Я понимаю что такой подход не правильный и попробовал модели запустить на сервере Flask,но при этом как я понял каждый запрос ждет своей очереди, что приводит к увеличению времени ожидания ответа. Гугл подсказал установить параметр "threaded=True" (app.run(threaded=True)), но и это не дало существенных результатов.
Подскажите, как правильно обрабатывать большой объем с нейросетью?
P.S: Windows 10
  • Вопрос задан
  • 44 просмотра
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы