Java程序员深度学习入门：使用DJL在Springboot中集成深度学习模型

2023-10-25 22:57:19

用DJL在Springboot中集成深度学习：简化AI应用开发

简介

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在现代应用中日益盛行，Java开发人员正在积极探索将其整合到自己的项目中。本文将深入探讨DJL（Deep Java Library），这是一个为Java开发者量身定制的深度学习库，旨在简化Springboot应用程序中深度学习模型的集成。

什么是DJL？

DJL是一个开源Java库，提供了一个强大的API集合，用于加载、训练和部署深度学习模型。它的独特之处在于，它抽象了TensorFlow、PyTorch和ONNX等底层框架，使开发人员能够使用熟悉的Java语法无缝地处理深度学习任务。

在Springboot中集成DJL

要将DJL集成到Springboot应用程序中，只需几个简单的步骤：

添加依赖项： 在您的pom.xml文件中添加DJL Springboot starter依赖项。
配置DJL： 在您的Springboot应用程序类中，使用@EnableDjl注解启用DJL支持。
加载模型： 使用ModelLoader类从文件系统或远程存储加载预训练的深度学习模型。
创建PredictionService： 创建一个PredictionService来处理传入的预测请求。
部署模型： 将模型部署到生产环境，例如嵌入式服务器或Docker容器。

代码示例

以下是一个简单的示例，说明如何加载ResNet模型并将其部署到Springboot应用程序中：

import ai.djl.Model;
import ai.djl.modleio.ModelLoader;
import ai.djl.ndarray.NDArray;
import ai.djl.ndarray.NDManager;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.nio.file.Paths;

@RestController
public class PredictionController {

    private Model model = ModelLoader.loadModel(Paths.get("resnet.zip"));

    @PostMapping("/predict")
    public NDArray predict(@RequestBody NDArray input) {
        try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) {
            NDArray output = model.predict(manager, input);
            return output;
        }
    }
}