SpringBoot微服务实现深度学习:构建AGI道路的基石+实战案例演示

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SpringBoot微服务实现深度学习:构建AGI道路的基石+实战案例演示。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

SpringBoot微服务实现深度学习:构建AGI道路的基石+实战案例演示,AI生态,个人学习笔记,spring boot,微服务,agi,深度学习

🎉🎉欢迎光临,终于等到你啦🎉🎉

🏅我是苏泽,一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀

🌟持续更新的专栏《Spring 狂野之旅:从入门到入魔》 🚀

本专栏带你从Spring入门到入魔 

这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇

努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net/


目录

介绍SpringBoot微服务实现深度学习的背景和意义。​编辑

构建AGI的意义和挑战

解释什么是AGI

使用SpringBoot实现微服务架构搭建一个深度学习的训练程序

微服务架构概述

微服务架构的优势

微服务架构的适用场景

深度学习在微服务中的应用

将深度学习模型集成到微服务中

步骤1:环境准备

步骤2:创建Spring Boot项目

步骤3:编写模型训练服务

步骤4:创建服务接口

步骤5:实现服务逻辑

 ModelService类的实现:

这样  我们就使用微服务架构构建好了一个深度学习训练的基本框架啦


  1. 引言

    • 介绍SpringBoot微服务实现深度学习的背景和意义。

      SpringBoot是一种用于构建微服务架构的开源框架,它提供了简化的配置和快速开发的特性。微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、独立部署的服务的方法,每个服务都有自己的业务功能,并通过轻量级的通信机制进行交互。SpringBoot提供了丰富的功能和工具,使得开发人员可以更轻松地构建、部署和管理微服务应用。

      SpringBoot的特点和优势:

    • 简化的配置:SpringBoot通过自动配置和约定优于配置的原则,大大简化了应用程序的配置工作,开发者只需关注业务逻辑的实现,而无需繁琐的配置。

    • 快速开发:SpringBoot提供了一系列的快速开发工具和开箱即用的功能模块,如内嵌的Servlet容器、数据库访问、安全认证等,使得开发人员能够迅速搭建起一个可运行的微服务应用。

    • 易于扩展和集成:SpringBoot与Spring框架紧密集成,可以无缝地与其他Spring生态系统的组件和第三方库进行集成,同时也提供了丰富的扩展点和插件机制,方便开发人员根据需要进行功能扩展。

    • 引出构建AGI的重要性和挑战。SpringBoot微服务实现深度学习:构建AGI道路的基石+实战案例演示,AI生态,个人学习笔记,spring boot,微服务,agi,深度学习

      近年来,人工智能(AI)的发展取得了巨大的突破,尤其是深度学习技术的兴起。深度学习通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,使计算机能够从大规模数据中学习和提取复杂的特征,进而实现了在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的卓越表现。随着深度学习技术的成熟和普及,越来越多的应用场景需要将其与微服务架构相结合,实现高效、可扩展的AI解决方案。

      构建人工通用智能(AGI)的重要性和挑战:

      尽管深度学习在特定领域的应用取得了显著成果,但要实现真正的人工通用智能(AGI),仍然面临着巨大的挑战。AGI是指拥有与人类智能相当的智能水平,能够在各种任务和环境中灵活应对的人工智能系统。构建AGI的重要性在于其能够带来更广泛的应用和更深入的影响,如智能机器人、自动驾驶、医疗诊断等领域的革命性突破。然而,要实现AGI需要解决许多困难问题,包括模型的复杂性、数据的需求、算法的优化等。

  2. 构建AGI的意义和挑战

    • 解释什么是AGI

      AGI(Artificial General Intelligence)是指人工通用智能,也被称为强人工智能。与目前广泛应用的弱人工智能(Narrow AI)相对,强人工智能是指具有与人类智能相当或超越人类智能水平的人工智能系统。

      AGI的特点是在各种任务和环境中能够像人类一样进行灵活的学习、推理、决策和适应。它能够处理和理解多种类型的信息,具备多模态感知能力,能够在不同领域和任务中进行迁移学习和迭代优化,以不断提高自身的能力。

使用SpringBoot实现微服务架构搭建一个深度学习的训练程序

微服务架构概述

微服务架构是一种软件开发风格,它将应用程序构建为一组松散耦合的服务。每个服务都是独立部署的,并且有自己的数据库和业务逻辑。服务之间通过轻量级的通信机制(通常是HTTP RESTful API)进行交互。这种架构风格使得系统更加灵活、可扩展,并且易于维护和更新。

微服务架构的优势

  1. 可维护性和可测试性:每个服务都是独立的,可以单独开发、部署和测试,这使得维护和测试变得更加容易。
  2. 可扩展性:可以根据需要对单个服务进行扩展,而不是整个应用程序。
  3. 灵活性:可以使用不同的编程语言和技术栈来开发不同的服务,提高了技术选择的灵活性。
  4. 弹性:一个服务的失败不会直接影响到其他服务,提高了系统的稳定性和可靠性。

微服务架构的适用场景

微服务架构适用于大型、复杂的应用程序,特别是那些需要频繁变更和迭代的项目。它也适合于需要高可用性和可扩展性的系统。

深度学习在微服务中的应用

深度学习是一种人工智能技术,通过模拟人脑神经网络的结构和功能来学习数据的表示和模式。在微服务架构中,深度学习可以被集成到单独的服务中,每个服务负责处理特定的任务,例如图像识别、自然语言处理或推荐系统。

将深度学习模型集成到微服务中

步骤1:环境准备

首先,需要确保开发环境中安装了Java和Maven,并配置好了Spring Boot的开发环境。同时,需要引入相关的机器学习库,比如TensorFlow或PyTorch的Java绑定。

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>deep-learning-microservice</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <!-- Spring Boot Starter Web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- TensorFlow Java API -->
        <dependency>
            <groupId>org.tensorflow</groupId>
            <artifactId>tensorflow</artifactId>
            <version>1.7.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

步骤2:创建Spring Boot项目

使用Spring Initializr或IDE创建一个新的Spring Boot项目,并选择所需的依赖,如Web、JPA等。

步骤3:编写模型训练服务

创建一个服务类来处理模型的训练。以下是一个简单的服务类示例,它使用TensorFlow的Java API来训练一个简单的神经网络:
 

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.framework.Mnist;
import org.tensorflow.op.Ops;
import org.tensorflow.op.core.Placeholder;
import org.tensorflow.op.core.Variable;
import org.tensorflow.op.math.Add;
import org.tensorflow.op.math.Conv2D;
import org.tensorflow.op.math.MaxPool;
import org.tensorflow.op.math.MatMul;
import org.tensorflow.op.math.Relu;
import org.tensorflow.op.train.AdamOptimizer;
import org.tensorflow.op.train.GradientDescentOptimizer;
import org.tensorflow.op.variables.initializers.Zeros;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Service
public class ModelTrainingService {

    private static final int MNIST_IMAGE_SIZE = 28 * 28;
    private static final int MNIST_NUM_LABELS = 10;
    private static final int MNIST_BATCH_SIZE = 100;
    private static final int MNIST_TRAIN_IMAGES = 60000;
    private static final int MNIST_TRAIN_LABELS = 60000;
    private static final float MNIST_LEARNING_RATE = 0.001f;

    public void trainModel() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
        // 加载MNIST数据集
        Mnist mnist = Mnist.readCaptcha("src/main/resources/tensorflow/mnist/input_data/", MnistOptions.DEFAULT);

        // 创建图
        try (Graph graph = new Graph()) {
            try (Session session = new Session(graph)) {
                // 定义输入和权重
                Placeholder<Float> input = Placeholder.create(graph, Float.class, "input");
                Placeholder<Float> label = Placeholder.create(graph, Float.class, "label");
                Variable<Float> weights = Variable.create(graph, Zeros.init(MNIST_IMAGE_SIZE, MNIST_NUM_LABELS), "weights");

                // 定义模型结构
                Conv2D conv1 = Conv2D.builder()
                        .setFilterShape(new long[]{5, 5, 1, 32})
                        .setStride(1, 1, 1, 1)
                        .setPadding("SAME")
                        .build(input, "conv1");
                MaxPool maxPool1 = MaxPool.builder().setFilterSize(2, 2).setStrides(2, 2).build(conv1, "pool1");
                Relu relu1 = Relu.create(maxPool1, "relu1");

                Conv2D conv2 = Conv2D.builder()
                        .setFilterShape(new long[]{5, 5, 32, 64})
                        .setStride(1, 1, 1, 1)
                        .setPadding("SAME")
                        .build(relu1, "conv2");
                MaxPool maxPool2 = MaxPool.builder().setFilterSize(2, 2).setStrides(2, 2).build(conv2, "pool2");
                Relu relu2 = Relu.create(maxPool2, "relu2");

                MatMul fc = MatMul.builder()
                        .setTransposeB(true)
                        .build(relu2, weights, "fc");

                Add add = Add.create(fc, "bias", "add");
                Relu relu3 = Relu.create(add, "relu3");

                // 定义损失函数和优化器
                float[] oneHotLabels = new float[MNIST_NUM_LABELS];
                Arrays.fill(oneHotLabels, 0.0f);
                Tensor<Float> expected = Tensor.create(oneHotLabels, new long[]{1, MNIST_NUM_LABELS});
                Tensor<Float> logits = Tensor.create(relu3.getValue(0), new long[]{1, MNIST_NUM_LABELS});

                float loss = SoftmaxCrossEntropyWithLogits.create(logits, expected).mean().get(0);
                AdamOptimizer optimizer = new AdamOptimizer(MNIST_LEARNING_RATE);
                List<Operation> trainOps = new ArrayList<>();
                trainOps.add(optimizer.minimize(loss));
                trainOps.add(ops().updateVariable("weights", weights, optimizer.computeGradients(loss, weights).get(0)));

                // 初始化变量
                session.runner().addTarget(ops().initializers().variables()).run();

                // 训练模型
                for (int i = 0; i < MNIST_TRAIN_IMAGES; i += MNIST_BATCH_SIZE) {
                    List<Tensor<Float>> inputs = new ArrayList<>();
                    List<Tensor<Float>> labels = new ArrayList<>();
                    for (int j = i; j < i + MNIST_BATCH_SIZE && j < MNIST_TRAIN_IMAGES; j++) {
                        inputs.add(Tensor.create(mnist.trainImages().get(j), new long[]{1, 28, 28, 1}));
                        labels.add(Tensor.create(mnist.trainLabels().get(j), new long[]{1, MNIST_NUM_LABELS}));
                    }
                    session.runner().feed(input, inputs).feed(label, labels).run(trainOps.toArray(new Operation[0]));
                }

                // 保存模型
                // 训练模型的代码完成后,保存模型
    Saver saver = Saver.create(graph);
    try (Session session = new Session(graph)) {
        saver.restore(session, "/tmp/mnist_model");
        saver.save(session, "/tmp/mnist_model");
    }
                
                System.out.println("Model training completed and model is saved.");
            }
        }
    }
}

步骤4:创建服务接口

在Spring Boot项目中,创建一个服务接口,定义提供深度学习功能的方法。例如,可以创建一个控制器(Controller)来处理外部请求,并调用服务(Service)层的深度学习模型。

@RestController
public class TrainingController {

    @Autowired
    private ModelTrainingService modelTrainingService;

    @PostMapping("/train")
    public ResponseEntity<String> startTraining() {
        try {
            modelTrainingService.trainModel();
            return ResponseEntity.ok("Model training started successfully.");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.badRequest().body("Failed to start model training: " + e.getMessage());
        }
    }
}

步骤5:实现服务逻辑

在服务层中,实现深度学习模型的加载和预测逻辑。使用TensorFlow的Java API来加载和运行模型,并处理输入输出数据。
接下来,我们可以使用以下代码来加载保存的模型:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-851282.html

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.framework.MetaGraphDef;
import org.tensorflow.op.Ops;
import org.tensorflow.op.core.Placeholder;
import org.tensorflow.op.core.Variable;
import org.tensorflow.op.train.Saver;
import org.tensorflow.op.variables.initializers.Zeros;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/api/models")
public class ModelController {

    @Autowired
    private ModelService modelService;

    @GetMapping("/load")
    public ResponseEntity<?> loadModel(@RequestParam String path) {
        try {
            Graph graph = modelService.loadModel(path);
            return ResponseEntity.ok("Model loaded successfully.");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.badRequest().body("Failed to load model: " + e.getMessage());
        }
    }
}

 ModelService类的实现:  

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow框架.SavedModelBundle;
import org.tensorflow.op.Ops;
import org.tensorflow.op.core.Placeholder;
import org.tensorflow.op.core.Variable;
import org.tensorflow.op.train.Saver;
import org.tensorflow.op variables.initializers.Zeros;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ModelService {

    public Graph loadModel(String modelPath) throws IOException {
        // 加载SavedModelBundle
        SavedModelBundle bundle = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");
        MetaGraphDef metaGraph = bundle.metaGraph();

        // 创建新的图和会话
        Graph graph = new Graph();
        try (Session session = new Session(graph)) {
            // 运行保存的图的初始化操作
            session.runner().addTargets(metaGraph.getCollection("trainable_variables_init_op")).run();

            // 将保存的图添加到新的图中
            for (int i = 0; i < metaGraph.getGraphDef().getNodeCount(); i++) {
                graph.toGraphDef().addAllBuilders(metaGraph.getGraphDef().getNode(i).toBuilder().setIsolation("main"));
            }
        }

        return graph;
    }
}

这样  我们就使用微服务架构构建好了一个深度学习训练的基本框架啦

到了这里,关于SpringBoot微服务实现深度学习:构建AGI道路的基石+实战案例演示的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 构建稳固基石:C++线程安全Map的简单实现与应用

      概述: 实现线程安全的C++ map是为了在多线程环境中确保对共享数据的安全访问。通过封装std::map和使用std::mutex互斥锁,该实现提供了插入、获取、删除等线程安全操作,有效解决了潜在的竞态条件和数据一致性问题。以下是一个简单的示例代码,演示了该线程安全map的基

    2024年03月09日
    浏览(38)
  • AI:05- - 基于深度学习的道路交通信号灯的检测与识别

    🚀 本文选自专栏:AI领域专栏 从基础到实践,深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,通过案例和项目实践,掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例,详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向: 机器学习、

    2024年02月03日
    浏览(47)
  • 基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别-MathorCup A(深度学习版本)

    赛道 A:基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 使用深度学习模型,pytorch版本进行图像训练和预测,使用ResNet50模型 因为给定的是所有图片都在一个文件夹里面,所以需要先进行处理,核心代码: 移动后的图片所在文件夹显示 每个文件夹里面包含属于这一类的图片 输入层

    2024年02月07日
    浏览(45)
  • 从零构建深度学习推理框架-8 卷积算子实现

    其实这一次课还蛮好理解的: 将原来的kernel放到kernel_matrix_c里面,之后如果是多个channel,也就是input_c有多个,那就按照rowlen*ic依次存放到里面。 对于: w+kw指向的是窗口的列,r指向的是窗口的行 然后对于每个窗口的以kernel的列为标准复制过去。 最后两个矩阵相乘就可以得

    2024年02月13日
    浏览(41)
  • 【毕业设计】基于深度学习的道路裂缝识别算法系统 python 卷积神经网络 人工智能

    目录  前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 卷积神经网络 2.1 YOLOv5算法 三、道路裂缝检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验环境及参数设置  3.2 实验及结果分析 实现效果图样例 最后        📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后

    2024年03月24日
    浏览(86)
  • 深度学习基础——通过PyTorch构建神经网络实现1维/2维序列分类

    通过PyTorch构建前馈神经网络,并对二维数据点进行分类。在该例子当中,所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的: 更换使用循环神经网络RNN模型,进行1维序列分类任务。 为了简化问题,我们假定: 序列的长度是固定的。我们将其长度设为T=4。 我们只有

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 基于Springboot3+微服务实现12306高性能售票系统

    💗博主介绍:全网CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者。 专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战💗 ✌Java、SSM+Vue、SpringBoot+Vue、NodeJS+Vue、微信小程序、Python、大数据、安卓。 你想要的我

    2024年02月20日
    浏览(76)
  • 深度学习笔记(四)——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现

    文中程序以Tensorflow-2.6.0为例 部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。 截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课 1、张量处理类 强制数据类型转换: 查找数据中的最小值和最大值: 上一行例子中是对整个张量查找,也按照一定的方向查找

    2024年01月16日
    浏览(44)
  • 基于springboot+深度学习的人脸识别会议签到系统设计与实现

    目录 一、简介 1.1 项目背景 1.2 相关技术介绍 1.2.1 OpenCV库 1.2.2 SeeTaaS平台 1.2.3 深度学习 二、需求分析 2.1 系统概述 2.2 系统功能模块分析 2.2.1 参会人员注册 2.2.2 参会人信息管理 2.2.3 现场人脸识别签到 2.2.4 会议管理 三、系统设计 3.1设计思路 3.2 数据库表设计 3.2.1 主表 3.2.

    2024年02月01日
    浏览(47)
  • 深入了解神经网络:构建人工智能的基石

    目录 引言: 第一部分:神经元 - 生物的灵感 第二部分:人工神经元 - 数学的力量 第三部分:神经网络 - 层层堆叠 第四部分:训练神经网络 - 损失函数和反向传播算法 结论: 神经网络是一种受到生物神经系统启发的人工智能模型,它重现了大脑中神经元之间相互连接的方式

    2024年04月15日
    浏览(61)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包