Я пытаюсь развернуть приложение Python ML (созданное с использованием Streamlit) на сервере. Это приложение, по сути, загружает модель нейронной сети, которую я ранее обучил, и делает прогнозы классификации с использованием этой модели.
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что, поскольку TensorFlow является таким большим пакетом (по крайней мере, 150 МБ для последней версии tensorflow-cpu), служба хостинга, которую я пытаюсь использовать (Heroku), постоянно сообщает мне, что я превышаю лимит хранилища в 300 МБ.
Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь еще подобные проблемы или идея, как исправить/обойти эту проблему?
Что я уже пробовал
- Я уже пытался заменить требование tensorflow на tensorflow-cpu, что значительно уменьшило размер, но все равно было слишком большим, так что -
- Я также попытался понизить версию tensorflow-cpu до tensorflow-cpu==2.1.0, которая, наконец, сработала, но затем я столкнулся с проблемами в model.load() (что, я думаю, может быть связано с тем фактом, что я понизил версию tf, так как локально работает нормально)
