#コンテナ化

これは、前回の「DockerマイクロサーバーとしてのIRIS Native APIを使用するWebSocketクライアントJS」のフォローアップです。

すべてのピースが1つのDockerイメージにまとめられたため、インストールがはるかに簡単になりました。
作業が楽になります。 ただしもちろん、マイクロサービスの原則はわかりにくくなくなっています。
オールインワンのバンドルパッケージであるため、 コンパクトになっています。

キーワード: IRIS、IntegratedML、Flask、FastAPI、Tensorflow Serving、HAProxy、Docker、Covid-19

目的:

過去数か月に渡り、潜在的なICU入室を予測するための単純なCovid-19 Ｘ線画像分類器やCovid-19ラボ結果分類器など、ディープラーニングと機械学習の簡単なデモをいくつか見てきました。 また、ICU分類器のIntegratedMLデモ実装についても見てきました。 「データサイエンス」の旅路はまだ続いていますが、「データエンジニアリング」の観点から、AIサービスデプロイメントを試す時期が来たかもしれません。これまでに見てきたことすべてを、一式のサービスAPIにまとめることはできるでしょうか。 このようなサービススタックを最も単純なアプローチで達成するには、どういった一般的なツール、コンポーネント、およびインフラストラクチャを活用できるでしょうか。

対象範囲

対象:

ジャンプスタートとして、docker-composeを使用して、次のDocker化されたコンポーネントをAWS Ubuntuサーバーにデプロイできます。