【问题标题】:Good Practices to Serve Optimization System as Web App [closed]将优化系统作为 Web 应用程序服务的良好实践 [关闭]
【发布时间】:2022-02-08 07:30:36
【问题描述】:

我在做什么

我正在使用遗传算法开发优化系统;刚刚在 JupyterNotebook 上完成 PoC 并将其作为 Web 应用程序与 Python3 一起使用。 这个优化过程需要大量的计算资源来评估每个候选染色体,所以我打算采用并行分布式处理。

如何运作

下面显示了这个系统将如何工作(正在计划中)。

  1. 用户从浏览器上传带有参数的文件并保留优化
  2. 系统将优化作业排队
  3. 系统在浏览器上显示保留的作业列表和优化结果

我的计划和问题

这里显示了我的计划(我不熟悉网络应用程序)。

  1. 请求上传 API 并将参数保存在 DB 和 pickle 中
  2. 每隔 n 分钟使用 cron 检查是否有任何保留的优化作业
  3. 根据需要执行优化并将结果保存到数据库并更新作业状态(等待 -> 完成)

我认为这会起作用,但我不确定这是否好。 您知道这样做的良好架构实践吗?

【问题讨论】:

    标签: python machine-learning optimization architecture


    【解决方案1】:

    我认为有一个 cron 工作会使订单流程复杂化并且效率低下。尝试使用消息代理(例如 rabbit-mq)和 celery 来安排和运行作业。

    【讨论】:

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