在現代的 AI 應用中，圖像分類是一個常見且重要的任務。

透過 Kubernetes，我們可以部署一個可擴展的圖像分類系統，並使用 ResNet18 模型來處理 MS COCO 數據集。

本文將介紹該系統的架構設計，包括 Kubernetes 的部署策略，以及如何使用分類準確度（classification accuracy）來評估模型的性能。

系統架構概述

這個系統主要分為三個核心部分：

1. 模型訓練與推理服務
2. 前端圖像上傳與結果展示頁面
3. 後端 Kubernetes 集群與服務部署

模型訓練與推理服務

我們使用經典的 ResNet18 模型進行圖像分類。

ResNet18 是一種深度殘差網路，適合用於各種圖像分類任務。

這個模型預先在 MS COCO 數據集上進行了訓練，MS COCO 是一個包含多類別圖像的大型數據集，為模型提供了豐富的訓練數據。

模型訓練完成後，我們將其部署為一個推理服務。

這個推理服務是基於 REST API 的，允許用戶通過 HTTP 請求將圖像發送到服務器，並接收分類結果。

推理服務運行在 Kubernetes 集群上，利用其擴展性和穩定性，確保在高並發情況下的可靠性。

前端圖像上傳與結果展示頁面

前端部分是一個簡單的 Web 應用，允許用戶上傳圖像並查看分類結果。

該頁面可以通過瀏覽器訪問，用戶可以上傳任意圖像，系統會將圖像發送到後端的推理服務進行分類，並將結果顯示在頁面上。

這個 Web 應用的構建與部署同樣基於 Docker 和 Kubernetes，使其具有靈活的擴展能力和高可用性。

Web 應用與推理服務之間通過內部服務進行通信，確保數據傳輸的安全性和高效性。

Kubernetes 集群與服務部署

Kubernetes 是這個系統的核心支撐平台。

整個系統的所有組件都部署在 Kubernetes 集群中，包括模型推理服務和 Web 應用。

使用 Kubernetes 的好處在於它提供了自動擴展、滾動更新、服務發現和負載均衡等功能，這些特性對於需要處理大量請求的圖像分類系統至關重要。

• 推理服務 Deployment：該服務將以多個副本的形式部署，以應對大規模並發請求。
• Web 應用 Deployment：同樣以多副本方式部署，確保用戶能夠快速響應。
• Service：Kubernetes Service 用於暴露推理服務和 Web 應用，使其能夠被外部訪問。

此外，Kubernetes 允許我們輕鬆地監控和管理資源使用情況，確保系統在高負載下仍然能夠穩定運行。

Reference

• Deploying PyTorch in Python via a REST API with Flask
• Deploy PyTorch NLP – Flask, Docker