27、自然语言处理应用部署与相关概念解析

自然语言处理应用部署与相关概念解析

1. 应用部署前的关键问题检查

在将自然语言处理（NLP）应用投入使用之前，有一系列关键问题需要检查，以确保应用的顺利运行和性能优化。
- 网络下载问题 ：需要考虑当缓存缺失或为空时，应用是否能够从互联网下载所需资源。
- Spark NLP与TensorFlow集成检查 ：
- 是否可以（由开发者、运维人员或IT人员）在生产机器上安装TensorFlow。
- 是否会使用GPU，以及在服务模型时是否需要GPU。

2. 应用的扩展与性能检查

为了确保应用在不同场景下都能高效运行，需要对应用的运行特性进行评估。
| 检查项 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 运行时间 | 应用运行一次所需的时间。 |
| 运行时内存需求 | 应用在运行过程中需要占用的内存量。 |
| 非运行时内存需求 | 应用在不运行时占用的内存量。 |
| 磁盘空间需求 | 应用所需的磁盘存储空间。 |
| 并行性 | 应用能够并行处理的程度。 |
| 批量处理时间 | 如果是批量处理应用，确定最佳的运行时间。 |
| 实时处理请求量 | 对于实时应用，预估每秒、每分钟或每小时期望的调用次数。 |
| 扩展性 | 如果是实时应用，考虑在必要时是否能够进行横向扩展。 |
| 性能监控工具 | 确定在应用运行时用于监控资源的工具。 |
| 高性能代码 | 检查是否存在对性能要求极高的代码片段。 |

3.