如何解决如何使用不同的语言开发多种Google Cloud Function,它们是实现面部识别系统的不错选择吗?
我的问题确实很简短...实际上,我在Node.js开发的项目中具有多个云函数,但是我想在Python中创建一个新的云函数来运行OpenCV库。
是否可以在同一项目(和同一区域)中针对不同的云功能组合两种语言?
在我的package.json中,我有这个:
if (myNewLoanMontlyList[0].Count == 0)
{
monthly_newloan_data_ID.Add(0);
monthly_newloan_data_debit.Add(0);
}
foreach (var internal_monthly_newloan_data in myNewLoanMontlyList[0].SelectMany(c => c.id_data))
{monthly_newloan_data_ID.Add(internal_monthly_newloan_data);}
foreach (var internal_monthly_newloan_data in myNewLoanMontlyList[0].SelectMany(c => c.debit_data))
{monthly_newloan_data_debit.Add(internal_monthly_newloan_data);}
如果没有,您是否认为我应该使用TensorFlow.js进行面部识别(所以我对所有功能使用相同的语言)?另外,我不确定在Cloud Functions上运行“计算代码”是否合适,所以如果有人对云计算有更多的经验指导我,我将不胜感激。
非常感谢您。
解决方法
您可以在项目中创建多个独立的函数,它们可以运行任何受支持的runtimes,并且可以在任何supported region中运行。
要正确回答您的问题,您需要问问自己,面部识别工作负载的资源消耗情况如何,通常这些工作负载使用GPU,有时还使用TPU。云功能旨在用于短期工作,这里有examples use cases,云功能的最大超时为9分钟,而云功能的限制可以在here中找到。如果您的工作负载可以在上述限制之上运行,那么我将继续使用Cloud Functions。
但是,如果您发现Cloud Functions妨碍了您执行工作的能力,那么我将看一看GCP提供的Vision AI产品,它们在图像识别方面更加具体。如果您想构建自己的模型,那么Tensorflow将是一个更好的选择。
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