如何构建深度学习图像处理服务器

Question

我正在建立一个应用程序来处理服务器上的用户的照片。基本上，用户上传照片到服务器，并使用深度学习模型进行一些过滤处理。一旦完成过滤，用户就可以下载新照片了。过滤程序基于深度学习算法，使用torch框架，运行在python/lua上。我目前在我本地的ubuntu机器上运行这个过滤器代码。只是想知道如何将其转换为web服务。我没有服务器端的知识，我做了一些研究，也许我应该使用flask或龙卷风，或者其他架构？

Answer 1

如果您熟悉python并使用亚马逊网络服务数据库，我建议您使用Django！它非常直观，网上有很多资源和例子。例如，下面是文件上传documentation。

Answer 2

查看整个任务以及它如何适应您的实际服务器，Nginx或Lighttpd或Apache，因为您提供的是静态内容，这确实有意义。如果你打算调用一个库来创建静态内容，如果你使用Flask，你的库与你的web框架的集成将会更简单，但它可能适合亚马逊网络服务S3和Lambda服务。粗略地设计整个网站并将您的内容与手头的工具相匹配可能是值得的。