Barbara
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TORCHSERVE ET FLASK POUR LE TRANSFERT DE STYLE D’IMAGE
Dans cet article, nous allons explorer comment construire une application web qui permet de transférer le style d’une image sur une autre en utilisant TorchServe et Flask. Nous allons montrer comment utiliser un modèle serveur dédié pour rendre l’application évolutive et facile à maintenir.
CONTEXTE
Nous partirons d’un exemple où un utilisateur peut télécharger une image de contenu et une image de style, ou choisir un filtre dans l’application, puis obtenir une nouvelle image avec le contenu dans le style souhaité. Nous utiliserons le modèle pré-entraîné VGG19 pour le transfert de style et Flask pour le serveur d’application.
HANDLER COMPLEXE
Nous utiliserons TorchServe pour héberger notre modèle pré-entraîné. Nous montrerons comment inclure un gestionnaire complexe avec des dépendances additionnelles pour renvoyer une image au lieu d’étiquettes ou de probabilités. Le gestionnaire contient la fonction d’inférence qui est assez longue et sera stockée dans un module supplémentaire.
INCLURE DES MODULES ADDITIONNELS DANS TORCHSERVE
Nous montrerons également comment inclure des modules supplémentaires dans les artefacts TorchServe en utilisant le modèle Archiver. Enfin, nous montrerons comment déployer l’application et le serveur de modèle en utilisant Kubernetes.
BÉNÉFICES D’APPROCHER UN MODÈLE SERVEUR DÉTACHÉ
Nous verrons que l’utilisation d’un modèle serveur détaché de l’application offre des avantages tels que l’efficacité de l’utilisation du matériel et la disponibilité de fonctionnalités pour servir des modèles à grande échelle.
En conclusion, cet article constitue une ressource précieuse pour les développeurs cherchant à construire des modèles serveurs pour leurs applications ML, avec une approche détachée pour plus de flexibilité et d’évolutivité.
Sources:
1. Andrey Golovin, TorchServe & Flask for Image Style Transfer | by Andrey Golovin | Apr, 2023
2. PyTorch Tutorial, Advanced Neural Style Transfer Tutorial
3. TorchServe documentation
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