我保存了一个(.h5)模型,大小约为85GB。我正在尝试使用 Streamlit 构建一个网络应用程序。但是,我面临加载模型的问题,因为我无法将其上传到 github。我尝试使用tensorflow lite缩小保存模型的大小,但它仅将大小缩小到80GB左右。有没有办法使用 Streamlit 或其他工具与我保存的模型免费部署我的模型?
代码和问题位于 https://github.com/kenanmorani/COVID-19Deployment
即使使用 Git 大文件存储,您也不能在 Github 上使用超过 5GB 的文件。我认为对您来说最简单的方法是将模型保存在 Gdrive 中并提供 Streamlit 应用程序的 URL。 在 python 中从 gdrive 下载公共文件的一种简单方法是库 gdown。
如果模型应保持私有,您将需要依赖 google Drive api 并使用 Streamlits secrets 来传递凭据。