lambda container dl inference 源码

使用Docker在AWS Lambda上部署无服务器深度学习网络推理应用程序 该项目包含源代码和支持文件,用于基于可通过SAM CLI部署的SqueezeNet的预训练版本来部署无服务器推理应用程序。 SqueezeNet是用于计算机视觉的深度学习神经网络,可提供AlexNet级别的准确性,参数减少50倍,模型尺寸小得多(本示例中约为10 MB) 它包括以下文件和文件夹。 推理-应用程序的Lambda函数和Project Dockerfile的代码。 events-可用于调用函数的调用事件。 (在此示例中未使用) 测试-应用程序代码的单元测试。 template.yaml-定义应用程序的AWS资源的模板。 该应用程序使用多种AWS资源,包括Lambda函数和API Gateway API。 这些资源在此项目的template.yaml文件中定义。 您可以通过更新应用程序代码的