KNN Implementazione in produzione per un'arquitecture di recupero (CBIR)

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Stiamo per iniziare l'implementazione di un recupero di immagini basato sul contenuto ( CBIR ) che sarà integrato nel nostro prodotto principale.

Abbiamo fatto test e prove di concetti con diverse librerie che stanno lavorando con nmslib e annoy che applica gli algoritmi KNN (K neighbor neighbor), ma ora vogliamo integrarci nel nostro prodotto. Ho dei dubbi su come farlo .... quale architettura seguire e se le librerie possono essere utilizzate nel nostro back-end. Ad esempio, sembra che queste librerie stiano salvando tutte le informazioni in memoria, non so come gestirlo:

  • Come salvare tutte le informazioni e ripristinarle / caricarle

  • Se è necessario modificare la libreria per un altro prodotto ..

L'idea è applicabile amazon lambdas in python, ho trovato un articolo Quindi, le mie domande sono:

  • È corretto usare queste librerie (Annoy / NMSLIB) e come, come DB?
  • esistono diverse architetture per questi problemi e come le aziende fanno questo .. (per gestire salvare le informazioni in memoria e ricaricarle, f.e)?
posta carlos.baez 26.08.2018 - 19:13
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