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Possibility to deploy tensorflow-java to AppEngine

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
google-cloud, java
Domínio
cloud

Direção de pesquisa

Revise primeiro o empacotamento de tensorflow-core-api-0.3.3-linux-x86_64.jar e o caminho de inferência de SavedModelBundle. Determine se uma alteração de empacotamento ou build no lado da biblioteca pode atender ao limite de 32 MB por arquivo do App Engine, com uma abordagem de implantação reproduzível que marque o trabalho como concluído.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

I was trying to run ML Inference with tensorflow-java deployed to AppEngine, but quickly failed with this error:

ERROR: (gcloud.app.deploy) Cannot upload file
 [/root/repo/target/appengine-staging/WEB-INF/lib/tensorflow-core-api-0.3.3-linux-x86_64.jar], 
 which has size [62305961] (greater than maximum allowed size of [33554432]).

Which means that AppEngine forbids to deploy any single file that's bigger than 32Mb. And the jar for linux-x86_64 is ~62Mb right now. It is confirmed there: https://cloud.google.com/appengine/quotas#Code

Just checking if someone has any advice/workaround in mind?

Like, is it possible to maybe do a custom-build (I only need to run Inference of SavedModelBundle, nothing else) of tensorflow-java for Linux, to fit in under 32Mb? Or, split the jar into multiple sub-32Mb files?

Not looking for AppEngine advice (as this repo is not a right place for it), but for something that can be done with this library itself. 🙏

Linguagem predominante
Java
Estrelas
928
Forks
227
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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