在Heroku云上部署深度学习Web应用程序的要点和擅长

性探究如何运用于Docker，请详细信息本须知。

为了简化打印：

在requiremnets.txt中会仅移除模型解答python库。 我们可以通过运用于下述指令从DVC浓缩选择性资料： dvc pull {model} {sample_data1} {sample_data2}.. 我们只须要一个模型解答份文件，因此将其余份文件移除到.slugignore，其实习方式与.gitignore相同。就让探究来得多接收者，请详细信息Slug编译器(#ignoring-files-with-slugignore)。 从链接取得成功拉取资料后，撤下.dvc书目和.apt/usr/lib/dvc书目。 六、结果 早先为的slug大小为850MB，但通过打印和的软件简化，再度的slug大小有所增加400MB。我们用一个有用的指令化解了缺失文档H10，并移除opencv-python-headless的软件来化解忽视问题。本文旨在面对初学者在Heroku链接上面对的一些近来。

基于Docker的调动可以化解很多打印问题，但也带来了不确定性和较快的调动流程。可以运用于heroku container:push web，但在此之前，须要先为协作Docker并检测它，在本地化解所有问题后才能启动时它。这种方法是高级Heroku用户所青睐的。

下一个挑战是运用于Webhook调动您的WebAPI。这将使我们可以从任何平台相应化整个机器进修生态环境。相应化流程将须要创建人一台有用的Flask Web链接，该链接将运行shell指令。

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