一、
開発しやすい(書きやすい読みやすい(コードの視認性が良い))けど低速なPython
と
Tensorflowで開発したAI(機械学習)システムで、
学習モデル を出力(書き込み)して、
書きにくくて読みにくいけど高速なGolangから、
上記で出力された学習モデルを読み込み、高速動作するWEBサイト上などで利用
してPythonとGolangのシステムをハイブリッドで両方運用するケース。
二、
開発しやすい(書きやすい読みやすい(コードの視認性が良い))けど低速なPython
と
Tensorflowで開発したAI(機械学習)システムを
Grumpyを使って、PythonからGolangに変換して、
高速で動作するGolangのWEBサイトから利用できるなら利用してみたいです。
そのシステムで、学習モデルが出力出来るのかは不明です。
2020年02月04日 12時33分追記:
GolangからTensorFlow Servingを呼び出して学習済みモデルをエクスポート(出力)する方法があるようですので、この方法も実現可能かも知れません。
How to call Tensorflow Serving from Golang? · Issue #485 ...
https://github.com/tensorflow/serving/issues/485
Google翻訳版:
https://translate.google.com/translate?hl=ja&sl=en&u=https://github.com/tensorflow/serving/issues/485&prev=search
三、
Pythonに比べれば開発しにくい(書きにくくて読みにくい)けどチームでの開発効率は良く統一感が出しやすく高速なGolang
とTensorflowでAI(機械学習)システムをコアエンジンとした
Golangdで開発したWEBサイトを運用するケース。
私自身、PythonもGolangもAIプログラマーとしても、初心者でして、
Tensorflowを使ったプログラミングもまだブログやチュートリアルを見ながら学習を進めて行こうとしている段階です。
2020.02.04現在1と2と3の考え方は、だいたいあっていますでしょうか?
二のケースは出来ない可能性も御座います。
ケースバイケースでしょうか?
メリットデメリットなど、もし分かる方に御教示頂けましたら幸いで御座います。
エーオン代表
石塚 正浩
http://aon.tokyo
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