socool

socool是一款基于tensorflow机器学习平台的，用于图片标签自动化以及图片识别推荐的系统。
该系统支持可定制的多种图像语音算法，以及自定义训练过程。基于此应用可以很方便的搭建自己的机器学习平台及应用。

在线用例

http://42.123.114.162:30001

系统特点

1. UI基于springboot，轻便小巧，便于部署
2. 基于tensorflow平台，便于迭代
3. 基于tensorflow serving，成熟的模型上下线框架
4. 基于docker的系统组件，便于集成
5. 训练预测代码完全模块化，支持grpc调用，方便复用

系统架构

fffff

部署指南

1. 安装训练服务 下载image-grpc-server训练代码并部署。

   nohup python server > log.txt 2>1& &  
   

2. 安装预测服务 预测服务使用tensorflow-serving，如果使用ubuntu16.04可以直接下载编译好的可执行文件。
   下载tensorflow_model_server并启动

   ###  
   # $MODEL_PORT 预测服务端口  
   # $MODEL_NAME 模型名称  
   # $MODEL_BASE_PATH  模型存放目录  
   ###
   tensorflow_model_server --port=$MODEL_PORT --model_name=$MODEL_NAME --model_base_path=$MODEL_BASE_PATH &>/serving.log &

3. 安装图片服务器
   图片服务器默认安装NFS存储图片，nginx对外代理图片浏览
   NFS请自行安装保证上下文中的其他服务可以看到。源码默认的NFS目录是/data
   nginx这里提供了docker镜像

4. 安装mysql数据库
   自行安装mysql数据库并运行init脚本或者使用提供的docker构建

5. 安装socool的web服务
   下载源码并编译部署