文件名称：aws-lambda-docker-serverless-inference:通过AWS Lambda容器映像支持为scikit-learn，XGBoost，TensorFlow和PyTorch模型提供服务
文件大小：2.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 18:53:43
java docker aws machine-learning aws-lambda
使用AWS Lambda进行按需推断（容器映像支持） 该存储库包含资源，可帮助您基于Python和Java 部署Lambda函数。 部署的应用程序说明了如何使用Lambda函数对scikit-learn，XGBoost，TensorFlow和PyTorch模型进行推理。 概述 AWS Lambda是最具成本效益的服务之一，可让您运行代码而无需置备或管理服务器。 使用无服务器基础架构时，它具有许多优势。 当您将机器学习服务的逻辑分解为单个请求的单个Lambda函数时，事情变得更加简单和易于扩展。 您可能会忘记所有有关模型中并行请求所需的资源处理的信息。 如果您的使用稀疏且可忍受更高的延迟，则Lambda是各种解决方案中的绝佳选择。 储存库结构 该存储库包含以下资源： scikit学习资源： ：此示例说明如何在Lambda函数上服务scikit学习模型，以基于虹膜数据集进行预测。