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위의 세 가지 모두에서 기본 웹 응용 프로그램을 사용해 보았습니다.기계 학습 또는 NLP 응용 프로그램 - Google App Engine 대 Heroku 대 App-fog
- 구글 앱 엔진
- 앱 안개
- Heroku가
을하지만 응용 프로그램 도메인이 큰되었을 때 순위는 실제로 변경 : I 편의 또는 자유별로 순위를한다면 그들은 다음 제공합니다. GAE에서 sklearn, nltk 또는 gensim을 사용하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다.
저는 Heroku에 대해 많은 경험이 없기 때문에 아마도 GAE가 디버깅에 실제로 도움이되는 오류를 디버깅하는 데 문제가 있습니다.
app-fog에 관한 한 꽤 직접적이고 중요한 것입니다. 그러나 내가 알아챈 점은 웹 앱의 링크를 거의 모든 곳에서 공유했을 때 안티 바이러스/방화벽에 의해 차단되고 있다는 사실이었습니다!
어쩌면 나는 어딘가에서 잘못 가고있다! 당신이 NLTK을 sklearn를 사용하거나 gensim되는 방법
나는 몇 가지 제안이
나는 이것에 대한 결정적인 대답을하기에 충분한 경험이 없지만 그러한 옵션이 당신이 ML 응용 프로그램에 대해 원하는 것이라고 생각하지 않습니다. 대부분 웹 서비스 용입니다. 요청을하고 응답을 얻으십시오. 초당 여러 번. 장기 실행 및 CPU 집약적 인 작업의 경우 HTTP 요청 처리에 집중하지 않는 Google * Compute * Engine 또는 Amazon EC2와 같은 것을 원한다고 생각합니다. – deong
@deong 즉 GCE 또는 Amazon EC2에 권장 엔진 및 유사 응용 프로그램을 배포하는 것이 좋습니다. –
다른 사람이 좀 더 신뢰할 수있는 대답을 줄 수는 있지만, GAE를 사용하여 사용자 연결 사이트를 호스팅하고이를 GCE 인스턴스에 연결하여 훈련을 위해 무대 뒤에서 무거운 계산을 수행 할 것이라고 생각합니다. 귀하의 모델. 직접 호스팅하는 경우 웹 서버에서 무거운 기계 학습 코드를 실행하지 않아도됩니다. 어딘가에있는 클러스터에서 실행할 수 있습니다. GAE = 웹 서버 및 GCE = 컴퓨팅 클러스터. – deong