第18课：搭建在线服务环境

本次的课程主要介绍模型的部署上线。Deeplearning4j 支持将模型持久化后结合诸如 Spark Streaming、Flink 等流式计算框架提供实时或者准实时的预测服务，也可以和 Java Web 技术整合通过 Web 容器对外提供服务。这几种方式在实际的生产环境中都有比较广泛的使用，一般都根据实际的技术和业务背景来做选择。课程中我们将分别就这两种上线方式给出具体的案例。另外，对于离线的批量预测这部分，Deeplearning4j 是通过结合 Spark 来实现的，这在前面 Spark 的课程中已经有所提及，这里就不再多赘述了。下面我们首先来看第一种对外提供服务的方式。本节课核心内容包括：

Deeplearning4j + Spring + JSP
Deeplearning4j + Apache Flink

18.1 Deeplearning4j + Spring + JSP

第一种模型上线的方式是结合 Spring 通过对外提供 Web 服务来实现的，容器我们用 Tomcat。我们选择的案例是之前课程提到过的 Fashion-MNIST 数据集的分类问题，我们的目标是，通过已经训练好的卷积神经网络对用户上传的服装类图片进行识别。前端交互我们用 JSP 来实现。

我们假设 CNN 网络已经构建完毕，因此我们将重点集中在前后台的交互逻辑上。下面首先是整个 Java Web 工程结构图。

前台的主要逻辑集中在 picture.jsp 中，后台的核心处理集中的 PictureUploadService 这个类中。页面中的主要功能是支持用户图片的上传、分类预测结果的展示。这里我们用表单来实现。

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第18课：搭建在线服务环境

18.1 Deeplearning4j + Spring + JSP

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