Я обучил пользовательской модели Google Cloud Vision с использованием AutoML.Цель этой модели - классифицировать одну метку для данного изображения.
Я реализовал клиент для отправки запросов прогнозирования HTTP в их REST API.Это прекрасно работает, однако время, необходимое для получения ответа, составляет 13 секунд.Это кажется очень медленным и неэффективным для меня.Я уверен, что это вызвано Google, так как я рассчитал время вызовов методов (загрузка необработанных данных изображений может занять некоторое время, но использование того же изображения в их предварительно обученной сети Cloud Vision намного быстрее).
Кто-нибудь еще сталкивался с этой проблемой и нашел решение для этого?Или лучше просто обучить мою собственную модель, используя Tensorflow / Pytorch с переносом, опираясь, например, на Imagenet, и построить API вокруг этого.