ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে tfjs-নোড প্রকল্প স্থাপন করুন

এই ডক ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে @tensorflow/tfjs-node প্যাকেজের সাথে একটি Node.js প্রক্রিয়া কীভাবে চালাতে হয় তা বর্ণনা করে।

tfjs-node@1.2.4 থেকে শুরু করে, ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে Node.js প্রকল্প চালানোর জন্য অতিরিক্ত কনফিগারেশনের প্রয়োজন নেই। এই নির্দেশিকাটি দেখাবে চালানোর জন্য কিভাবে mnist-নোড উদাহরণ @ tensorflow / tfjs-উদাহরণ Heroku এবং GCloud উপর সংগ্রহস্থল। Heroku এর Node.js সাপোর্ট এই নথিভুক্ত করা নিবন্ধ । Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম চলমান Node.js নথিভুক্ত করা এখানে

Heroku এ Node.js প্রকল্প স্থাপন করুন

পূর্বশর্ত

  1. Node.js এবং npm ইনস্টল করা আছে
  2. Heroku অ্যাকাউন্ট
  3. হেরোকু সিএলআই

Node.js অ্যাপ তৈরি করুন

  1. একটি ফোল্ডার তৈরি করুন এবং কপি data.js , main.js , model.js এবং package.json থেকে ফাইল mnist-নোড উদাহরণ।
  2. নিশ্চিত করুন @tensorflow/tfjs-নোড নির্ভরতা @1.2.4 বা নতুন সংস্করণ।

আপনার অ্যাপ তৈরি করুন এবং স্থানীয়ভাবে চালান

  1. চালান npm install নির্ভরতা যে ঘোষণা করছে ইনস্টল করতে আপনার স্থানীয় ডিরেক্টরির মধ্যে কমান্ড package.json ফাইল। আপনি দেখতে সক্ষম হবেন যে tfjs-নোড প্যাকেজ ইনস্টল করা হয়েছে এবং libtensorflow ডাউনলোড করা হয়েছে।
$ npm install
> @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install mnist-node/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
> node scripts/install.js

CPU-linux-1.2.5.tar.gz
* Downloading libtensorflow
[==============================] 22675984/bps 100% 0.0s
* Building TensorFlow Node.js bindings
  1. চলমান দ্বারা স্থানীয়ভাবে মডেল ট্রেন npm start
$ npm start
> tfjs-examples-mnist-node@0.1.0 start /mnist-node
> node main.js

2019-07-30 17:33:34.109195: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2019-07-30 17:33:34.147880: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 3492175000 Hz
2019-07-30 17:33:34.149030: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x52f7090 executing computations on platform Host. Devices:
2019-07-30 17:33:34.149057: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]   StreamExecutor device (0): <undefined>, <undefined>

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
========================>----------------------------------------------------------------------------------: 35.5
  1. নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার .gitignore ফাইলে বিল্ড আর্টিফ্যাক্ট, যেমন node_modules উপেক্ষা করেছেন।

Heroku অ্যাপ তৈরি করুন এবং স্থাপন করুন

  1. Heroku ওয়েবসাইটে একটি নতুন অ্যাপ তৈরি করুন
  2. আপনার পরিবর্তনের প্রতিশ্রুতি দিন এবং হেরোকু মাস্টারের কাছে চাপ দিন
$ git init
$ heroku git:remote -a your-app-name
$ git add .
$ git commit -m "First Commit"
$ git push heroku master
  1. বিল্ড লগগুলিতে, আপনি দেখতে পাবেন tfjs-নোড প্যাকেজটি TensorFlow C লাইব্রেরি ডাউনলোড হচ্ছে এবং TensorFlow Node.js নেটিভ অ্যাডন লোড হচ্ছে:
remote: -----> Installing dependencies
remote:        Installing node modules (package.json)
remote:
remote:        > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /tmp/build_de800e169948787d84bcc2b9ccab23f0/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
remote:        > node scripts/install.js
remote:
remote:        CPU-linux-1.2.5.tar.gz
remote:        * Downloading libtensorflow
remote:
remote:        * Building TensorFlow Node.js bindings
remote:        added 92 packages from 91 contributors and audited 171 packages in 9.983s
remote:        found 0 vulnerabilities
remote:

হেরোকুতে প্রক্রিয়া লগগুলিতে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ লগগুলি দেখতে সক্ষম হবেন:

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1 / 20
Epoch 1 / 20
====>--------------------------------------------------------------------: 221.9

এছাড়াও আপনি শুরু করলে বা Heroku প্রক্রিয়া ডিবাগ করতে পারেন কনসোল

সংস্করণ 1.2.4 এর আগে tfjs-নোড ব্যবহার করা

আপনি যদি 1.2.4 সংস্করণের আগে tfjs-node প্যাকেজ ব্যবহার করেন, তাহলে প্যাকেজটির প্রয়োজন g++ সোর্স ফাইল থেকে নোড নেটিভ অ্যাডন কম্পাইল করার জন্য। আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনার স্ট্যাকে লিনাক্স বিল্ড-অত্যাবশ্যক প্যাকেজ রয়েছে (নতুন সংস্করণ স্ট্যাকের ডিফল্টে এটি নাও থাকতে পারে)।

Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে Node.js প্রকল্প স্থাপন করুন

পূর্বশর্ত

  1. বিলিং অ্যাকাউন্ট সহ একটি বৈধ Google ক্লাউড প্রকল্প আছে
  2. Google মেঘ ইনস্টল ক্লায়েন্ট টুল
  3. App.yaml ফাইল কনফিগার করতে যোগ Node.js রানটাইম

GCloud এ অ্যাপ স্থাপন করুন

চালান gcloud app deploy App ইঞ্জিন স্থানীয় কোড এবং কনফিগারেশনের স্থাপন করা। স্থাপনার লগগুলিতে আপনি দেখতে সক্ষম হবেন যে tfjs-নোড ইনস্টল করা আছে:

$ gcloud app deploy

Step #1:
Step #1: > @tensorflow/tfjs-node@1.2.5 install /app/node_modules/@tensorflow/tfjs-node
Step #1: > node scripts/install.js
Step #1:
Step #1: CPU-linux-1.2.5.tar.gz
Step #1: * Downloading libtensorflow
Step #1:
Step #1: * Building TensorFlow Node.js bindings
Step #1: added 88 packages from 85 contributors and audited 171 packages in 13.392s
Step #1: found 0 vulnerabilities

অ্যাপস লগগুলিতে, আপনি মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া দেখতে সক্ষম হবেন:

Total params: 594922
Trainable params: 594922
Non-trainable params: 0

Epoch 1 / 20
===============================================================================>
745950ms 14626us/step - acc=0.920 loss=0.247 val_acc=0.987 val_loss=0.0445
Loss: 0.247 (train), 0.044 (val); Accuracy: 0.920 (train), 0.987 (val) (14.62 ms/step)
Epoch 2 / 20
===============================================================================>
818140ms 16042us/step - acc=0.980 loss=0.0655 val_acc=0.989 val_loss=0.0371
Loss: 0.066 (train), 0.037 (val); Accuracy: 0.980 (train), 0.989 (val) (16.04 ms/step)
Epoch 3 / 20
Epoch 3 / 20