beniz/deepdetect_gpu

DeepDetect GPU镜像

镜像概述

本镜像为DeepDetect深度学习服务器及API的官方GPU版本，用于快速部署支持GPU加速的深度学习服务，需依赖nvidia-docker工具运行。

核心功能

• 内置googlenet和resnet_50图像分类模型
• 提供REST API接口，支持服务创建、图像预测等操作
• 支持GPU加速计算，提升深度学习任务处理效率

使用场景

适用于需要快速搭建图像分类服务的开发者、研究人员，可用于图像识别原型验证、小规模应用部署等场景。

配置说明

依赖要求

• 安装nvidia-docker（Docker版本需≥1.9），安装指南：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

部署步骤

1. 拉取镜像：

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/beniz/deepdetect_gpu

2. 运行容器：

bash
nvidia-docker run -d -p 8080:8080 beniz/deepdetect_gpu

3. 验证服务：

bash
curl http://localhost:8080/info

预期返回服务状态信息。

服务使用示例

创建图像分类服务

bash
curl -X PUT "http://localhost:8080/services/imageserv" -d "{\"mllib\":\"caffe\",\"description\":\"image classification service\",\"type\":\"supervised\",\"parameters\":{\"input\":{\"connector\":\"image\"},\"mllib\":{\"nclasses\":1000}},\"model\":{\"repository\":\"/opt/models/ggnet/\"}}"

图像分类预测

bash
curl -X POST "http://localhost:8080/predict" -d "{\"service\":\"imageserv\",\"parameters\":{\"input\":{\"width\":224,\"height\":224},\"output\":{\"best\":3},\"mllib\":{\"gpu\":true}},\"data\":[\"http://i.ytimg.com/vi/0vxOhd4qlnA/maxresdefault.jpg\"]}"

查看服务器日志

bash
docker logs -f <container_name>

（替换<container_name>为实际容器名称，可通过docker ps获取）