다섯 번째 작품에서 실제로 Tensorflow 모델을 메가 슬롯면 텐서 플로우를 메가 슬롯여 지난번에 논의한 메커니즘을 실현하여 "파이썬으로 모델을 구축하고 Java에서 사용합니다."

기사는 필요에 따라 Python 또는 기타 코드를 표시 할 수 있지만 언어 자체의 기능과 구문을 설명하지는 않습니다.
이 기사에 나열된 모든 코드가 포함되어 있습니다MIT 라이센스에 따라 허용되어야한다.

1) 검토 : 파이썬으로 만들어 Java에서 메가 슬롯고 싶습니다

이전 기사에서, 우리는 "AI 기능"을 Java로 작성된 기존 응용 프로그램에 통합하여 내일 우리에게 닥칠 수있는 상황을 예상하여 훈련 된 딥 러닝 모델을 메가 슬롯는 방법을 고려했습니다.

결론은 기존 애플리케이션과 무관하게 훈련 된 모델을 서비스로 구성함으로써 많은 이점을 얻을 수 있다는 것이 결론적입니다.
Tensorflow를 메가 슬롯는 경우 Tensorflow 서빙을 메가 슬롯여 숙련 된 모델을 서비스로 쉽게 전환 할 수 있으므로 이번에는 실제로 Tensorflow를 메가 슬롯여 시스템을 구축합니다.

이 기사에서는 다음 단계를 사용하여이를 구현하는 방법을 소개합니다.

1. Python의 수출 훈련 모델
2. 텐서 플로우 서빙 환경 구축 및 서버 시작
3. Java에서 사용할 수 있는지 확인하십시오