Deep Learningを使ったWEBサービスはメモリ1GBでも動かせる

TensorFlowやPyTorchといった深層学習ライブラリを使おうとした場合、動かす環境はそれなりのスペックが必要になる。

物理メモリが2GBのPCを使っていた頃、「VGG16」モデルを転移学習しようとしたらメモリに乗り切らなくて断念したことがある。

トレーニングの時はスペックが高い方が好ましいとして、推論の時はどうか。
VPSを借りて、TensorFlowモデルを使って文字認識するWEBサービスを公開してみた。

https://katakanadojo.tokyo/

結論から書くと、推論をさせるだけなら、メモリ1GBでもわりとサクサク動く。

WEBサービスの内容

手書きのカタカナを判定。字を学び始めた子供向け。
（今のところカタカナのみ。いずれ、ひらがなや漢字も追加予定）

借りたVPSサービス

NTTPC社「WebARENA」
https://web.arena.ne.jp/indigo/
メモリ1GBプラン

構成

「Ubuntu」上に「Docker」エンジンを入れて、コンテナを３つ立てている。

尚、上記に加えて、別のコンテナを２つ（「grafana」と「influxDB」）、計５コンテナを動かしている。
https://analytics.katakanadojo.tokyo/https://analytics.katakanadojo.tokyo/d/WtlmSAaWz/nikkei?viewPanel=2&orgId=1