l*******s
发帖数: 1258 | 1 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
费也还凑活。问题就是24小时开着，噪音受不了。最大的问题还是可靠性和带宽，实在
没法保证。
各位有啥注意？先谢了。 |
c*********e
发帖数: 16335 | 2 godaddy.com?
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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l*******s
发帖数: 1258 | 3 这家貌似挺大 用的人挺多 但是大多数就是放个网站在上面 运算量不大 php+mysql之
类的
用过的来说说？
【在 c*********e 的大作中提到】
: godaddy.com?
:
: app。
: learning
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b***i
发帖数: 3043 | 4 托管？
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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g*****g
发帖数: 34805 | 5 啥写的？看看Google AppEngine？
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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l*******s
发帖数: 1258 | 6 还没写好。
用java
数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 啥写的？看看Google AppEngine？
:
: app。
: learning
|
z*******3
发帖数: 13709 | 7 用appengine
【在 l*******s 的大作中提到】
: 还没写好。
: 用java
: 数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
|
l*******s
发帖数: 1258 | 8 看了下 算了算 貌似比托管还贵
【在 z*******3 的大作中提到】
: 用appengine
|
d****n
发帖数: 1637 | 9 server 只管数据，
运算用javascript.消耗用户的资源。算完了发给server.
就看你有没有勇气用js写ML了。
缺点，open source, 慢
【在 l*******s 的大作中提到】
: 还没写好。
: 用java
: 数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
|
b***i
发帖数: 3043 | 10 托管当然最便宜，然后是aws。但是你的峰值运算量也太大了。
【在 l*******s 的大作中提到】
: 看了下 算了算 貌似比托管还贵
|
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|
l*******s
发帖数: 1258 | 11 没有勇气。
不管啥语言 就算是c实现的ML模型 在load进model文件时 至少要几秒 更不用说js了
这个时候 客户手机基本就停止响应了
【在 d****n 的大作中提到】
: server 只管数据，
: 运算用javascript.消耗用户的资源。算完了发给server.
: 就看你有没有勇气用js写ML了。
: 缺点，open source, 慢
|
w***g
发帖数: 5958 | 12 找个colocation data center，自己攒好机器后放过去就行。也是几十块钱一个月。我
用的是这家http://www.nexcess.net/. 需求跟你完全一样.
我很好奇双CPU+64G内存怎么样<$1000能搞定。
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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z*******3
发帖数: 13709 | 13 要不你看看open shift？
【在 l*******s 的大作中提到】
: 没有勇气。
: 不管啥语言 就算是c实现的ML模型 在load进model文件时 至少要几秒 更不用说js了
: 这个时候 客户手机基本就停止响应了
|
l*******s
发帖数: 1258 | 14 看来colocation是个办法
我说1000$，确实不大够，当时没怎么考察硬件行情。
对了 能说说你的server配置不？你运行的程序运算量大体是怎么个情况？
【在 w***g 的大作中提到】
: 找个colocation data center，自己攒好机器后放过去就行。也是几十块钱一个月。我
: 用的是这家http://www.nexcess.net/. 需求跟你完全一样.
: 我很好奇双CPU+64G内存怎么样<$1000能搞定。
:
: app。
: learning
|
l*******s
发帖数: 1258 | 15 正在看
可以考虑
【在 z*******3 的大作中提到】
: 要不你看看open shift？
|
b***i
发帖数: 3043 | 16 最近又看到google computing engine，估计类似aws了，是高性能计算的。你可以看看。
【在 l*******s 的大作中提到】
: 正在看
: 可以考虑
|
c****e
发帖数: 1453 | 17 public cloud还是挺贵的。先自己弄个机器弄个business plan在家里用一段时间。等
有人真正开始用你的service以后，再考虑EC2或者Azure.其实，传统的托管价格比较实
惠。关键是你的整个pipeline是怎么做的，比如你需要periodically run hadoop job
做traning产生model吗？ 这又牵涉到你的data store用什么。 看你说的，应该是考虑
mongoDB,CouchDB之类的,总的来说，这方面EC2玩起来最flexible.
如果用微软的平台，可以不花钱加入bizspark.三年之内用windows server, sql
server license不要钱。用Azure有免费的package价值$60K.
decision tree, random forest之类的classifier很快.优化一下你的engine吧。model
可以放到memory cache里面.如果qps确实高，可以很容易增加你的role instance
number。
从cost优化的角度考虑，可以把request分tier做。如某些可以用糙一点的模型。
一般training数据多比较慢，我不觉得classifier本身跑起来很慢。如果用了现成的
package很慢，想办法优化吧。 |
b***e
发帖数: 7 | 18 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
时开数百台机器。
价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
了。 |
z*****i
发帖数: 366 | 19 能不能给推荐个AWS的教材？目前看到的全是无用的教程。
【在 b***e 的大作中提到】
: 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
: 如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
: 基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
: 时开数百台机器。
: 价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
: 更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
: 了。
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l*******s
发帖数: 1258 | 20 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
费也还凑活。问题就是24小时开着，噪音受不了。最大的问题还是可靠性和带宽，实在
没法保证。
各位有啥注意？先谢了。 |
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c*********e
发帖数: 16335 | 21 godaddy.com?
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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l*******s
发帖数: 1258 | 22 这家貌似挺大 用的人挺多 但是大多数就是放个网站在上面 运算量不大 php+mysql之
类的
用过的来说说？
【在 c*********e 的大作中提到】
: godaddy.com?
:
: app。
: learning
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b***i
发帖数: 3043 | 23 托管？
app。
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【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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g*****g
发帖数: 34805 | 24 啥写的？看看Google AppEngine？
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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l*******s
发帖数: 1258 | 25 还没写好。
用java
数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 啥写的？看看Google AppEngine？
:
: app。
: learning
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z*******3
发帖数: 13709 | 26 用appengine
【在 l*******s 的大作中提到】
: 还没写好。
: 用java
: 数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
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l*******s
发帖数: 1258 | 27 看了下 算了算 貌似比托管还贵
【在 z*******3 的大作中提到】
: 用appengine
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d****n
发帖数: 1637 | 28 server 只管数据，
运算用javascript.消耗用户的资源。算完了发给server.
就看你有没有勇气用js写ML了。
缺点，open source, 慢
【在 l*******s 的大作中提到】
: 还没写好。
: 用java
: 数据库有可能用mysql，或者干脆不用数据库。
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b***i
发帖数: 3043 | 29 托管当然最便宜，然后是aws。但是你的峰值运算量也太大了。
【在 l*******s 的大作中提到】
: 看了下 算了算 貌似比托管还贵
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l*******s
发帖数: 1258 | 30 没有勇气。
不管啥语言 就算是c实现的ML模型 在load进model文件时 至少要几秒 更不用说js了
这个时候 客户手机基本就停止响应了
【在 d****n 的大作中提到】
: server 只管数据，
: 运算用javascript.消耗用户的资源。算完了发给server.
: 就看你有没有勇气用js写ML了。
: 缺点，open source, 慢
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w***g
发帖数: 5958 | 31 找个colocation data center，自己攒好机器后放过去就行。也是几十块钱一个月。我
用的是这家http://www.nexcess.net/. 需求跟你完全一样.
我很好奇双CPU+64G内存怎么样<$1000能搞定。
app。
learning
【在 l*******s 的大作中提到】
: 我最近在搞个自己的小project，后台web service + 前台网页，iphone，android app。
: 牵扯到大量运算。比如每个用户提交request时，后台会涉及到一些machine learning
: 的东西，所以运算量不小。就算用cache优化一下，估计还是运算很频繁。要是一分钟
: 有100个request进来，少说得调用machine learning classifier几十次，cpu和内存的
: 消耗很可观，我还没有详细测试过，但是估计小不了。
: 现在问题是，这个web service做好后，放哪里？
: 网上有不少VPS或者web host之类的，几十块钱一个月，给个1G内存+一个cpu，若干硬
: 盘空间和带宽，但是就我那一大堆machine learning的东西，估计不大够。要是内存上
: 了2G，那VPS的价格就是翻好几番了。伤不起啊。。。
: 自己在家攒个个server？硬件并不贵，就算整个双cpu+64G内存，也就不到一千刀。电
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z*******3
发帖数: 13709 | 32 要不你看看open shift？
【在 l*******s 的大作中提到】
: 没有勇气。
: 不管啥语言 就算是c实现的ML模型 在load进model文件时 至少要几秒 更不用说js了
: 这个时候 客户手机基本就停止响应了
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l*******s
发帖数: 1258 | 33 看来colocation是个办法
我说1000$，确实不大够，当时没怎么考察硬件行情。
对了 能说说你的server配置不？你运行的程序运算量大体是怎么个情况？
【在 w***g 的大作中提到】
: 找个colocation data center，自己攒好机器后放过去就行。也是几十块钱一个月。我
: 用的是这家http://www.nexcess.net/. 需求跟你完全一样.
: 我很好奇双CPU+64G内存怎么样<$1000能搞定。
:
: app。
: learning
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l*******s
发帖数: 1258 | 34 正在看
可以考虑
【在 z*******3 的大作中提到】
: 要不你看看open shift？
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b***i
发帖数: 3043 | 35 最近又看到google computing engine，估计类似aws了，是高性能计算的。你可以看看。
【在 l*******s 的大作中提到】
: 正在看
: 可以考虑
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c****e
发帖数: 1453 | 36 public cloud还是挺贵的。先自己弄个机器弄个business plan在家里用一段时间。等
有人真正开始用你的service以后，再考虑EC2或者Azure.其实，传统的托管价格比较实
惠。关键是你的整个pipeline是怎么做的，比如你需要periodically run hadoop job
做traning产生model吗？ 这又牵涉到你的data store用什么。 看你说的，应该是考虑
mongoDB,CouchDB之类的,总的来说，这方面EC2玩起来最flexible.
如果用微软的平台，可以不花钱加入bizspark.三年之内用windows server, sql
server license不要钱。用Azure有免费的package价值$60K.
decision tree, random forest之类的classifier很快.优化一下你的engine吧。model
可以放到memory cache里面.如果qps确实高，可以很容易增加你的role instance
number。
从cost优化的角度考虑，可以把request分tier做。如某些可以用糙一点的模型。
一般training数据多比较慢，我不觉得classifier本身跑起来很慢。如果用了现成的
package很慢，想办法优化吧。 |
b***e
发帖数: 7 | 37 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
时开数百台机器。
价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
了。 |
z*****i
发帖数: 366 | 38 能不能给推荐个AWS的教材？目前看到的全是无用的教程。
【在 b***e 的大作中提到】
: 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
: 如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
: 基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
: 时开数百台机器。
: 价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
: 更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
: 了。
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l*******s
发帖数: 1258 | 39 多谢，正在看AWS的价格计算方法，七七八八的也不少。
我目前的project状态：
cpu估计俩核就够了
内存需要4G，因为要跑mysql和一些machine learning的webservice
硬盘需求很低，10G撑死了
带宽一般就行，目前访问量很低。
这个大体估算一下多少钱？
目前我用的是65刀一个月的dedicated server，VolumeDrive的，性价比非常高，至强
1230,8G内存，1T硬盘，Gbps带宽。就是不大稳定，一个月down机两次。
【在 b***e 的大作中提到】
: 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
: 如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
: 基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
: 时开数百台机器。
: 价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
: 更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
: 了。
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w****k
发帖数: 6244 | 40 ec2 medium instane
reserve一年，几百快钱
【在 l*******s 的大作中提到】
: 多谢，正在看AWS的价格计算方法，七七八八的也不少。
: 我目前的project状态：
: cpu估计俩核就够了
: 内存需要4G，因为要跑mysql和一些machine learning的webservice
: 硬盘需求很低，10G撑死了
: 带宽一般就行，目前访问量很低。
: 这个大体估算一下多少钱？
: 目前我用的是65刀一个月的dedicated server，VolumeDrive的，性价比非常高，至强
: 1230,8G内存，1T硬盘，Gbps带宽。就是不大稳定，一个月down机两次。
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l*******s
发帖数: 1258 | 41 bizspark是个好东西 有空慢慢研究下
关于machine learning好资源的那部分 我全改成了集中运算数据然后存到数据库里，
后面用户访问就基本都是database的IO操作了，相比之前用ML实时运算出结果少很多消
耗。也算是加了cache吧。
现在估计server 俩核cpu，3G内存就足够了。
job
model
【在 c****e 的大作中提到】
: public cloud还是挺贵的。先自己弄个机器弄个business plan在家里用一段时间。等
: 有人真正开始用你的service以后，再考虑EC2或者Azure.其实，传统的托管价格比较实
: 惠。关键是你的整个pipeline是怎么做的，比如你需要periodically run hadoop job
: 做traning产生model吗？ 这又牵涉到你的data store用什么。 看你说的，应该是考虑
: mongoDB,CouchDB之类的,总的来说，这方面EC2玩起来最flexible.
: 如果用微软的平台，可以不花钱加入bizspark.三年之内用windows server, sql
: server license不要钱。用Azure有免费的package价值$60K.
: decision tree, random forest之类的classifier很快.优化一下你的engine吧。model
: 可以放到memory cache里面.如果qps确实高，可以很容易增加你的role instance
: number。
|
n******t
发帖数: 4406 | 42 省钱？？？你搞笑吧。
【在 b***e 的大作中提到】
: 这个绝对用Amazon AWS Cloud省钱，省力。
: 如果你还没有用过AWS cloud，强烈推荐你去试试。AWS的存储备份计算等所有你用到的
: 基本上都齐全，能省无数精力。尤其是你可能需要某些峰值运算，可以建个image，同
: 时开数百台机器。
: 价格上用spot instance，4核CPU每个小时几分钱，比自家机器的电费都少。
: 更好的办法是，去ebay 搜索 “aws credit",可以买到30块钱买到$100的credit，更省
: 了。
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g****r
发帖数: 1589 | 43 要是一直开着肯定比VPS贵，毕竟人家帮你管理了很多东西。要是只是偶尔需要几十台
机器来算下东西，那绝对aws省钱
【在 n******t 的大作中提到】
: 省钱？？？你搞笑吧。
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z*******3
发帖数: 13709 | 44 那不对吧，如果像netflix那样，机器能不天天开着么？
【在 g****r 的大作中提到】
: 要是一直开着肯定比VPS贵，毕竟人家帮你管理了很多东西。要是只是偶尔需要几十台
: 机器来算下东西，那绝对aws省钱
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g*****g
发帖数: 34805 | 45 服务是都开着，结点数目是根据负载动态调整的。
【在 z*******3 的大作中提到】
: 那不对吧，如果像netflix那样，机器能不天天开着么？
|
s***o
发帖数: 6934 | 46 before thinking about how to host your services, i would try very hard to
not require user to wait for several seconds on client side. is there any
way to trade storage for performance?
【在 l*******s 的大作中提到】
: 没有勇气。
: 不管啥语言 就算是c实现的ML模型 在load进model文件时 至少要几秒 更不用说js了
: 这个时候 客户手机基本就停止响应了
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