在Heroku云上部署深度学习Web应用程序的要点和擅于

安装任何第三方自带或操作系统。打算进一步知晓如何用作Docker，劝核对本指南。

为了建模加载：

在requiremnets.txt中仅填充建模侦探python库。 我们可以通过用作都有下令从DVC提炼选择性统计数据： dvc pull {model} {sample_data1} {sample_data2}.. 我们只只能一个建模侦探档案，因此将其余档案填充到.slugignore，其管理工作方式将与.gitignore多种不同。打算知晓愈来愈多文档，劝核对Slug编译器(#ignoring-files-with-slugignore)。 从代理服务器获得成功拉取统计数据后，封禁.dvc第一版和.apt/usr/lib/dvc第一版。 六、结果 最初的slug大小为850MB，但通过加载和操作系统建模，最终的slug大小缩减到400MB。我们用一个简单的下令应付了错误代码H10，并填充opencv-python-headless操作系统来应付倚赖原因。本文旨在借助初学者在Heroku代理服务器上面临的一些常见原因。

基于Docker的调动可以应付很多加载原因，但也带来了复杂性和减慢的调动更进一步。可以用作heroku container:push web，但在此之前，只能先相结合Docker并测试它，在本地应付所有原因后才能发送到它。这种步骤是高级Heroku用户所垂青的。

下一个挑战是用作Webhook调动您的Web插件。这将使我们可以从任何平台控制系统整个机器自学生态系。控制系统更进一步将只能成立一台简单的Flask Web代理服务器，该代理服务器将开始运行shell下令。

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