Part 21: Industrial Deployment

Dari Laptop ke Server Dunia Nyata

1. Bungkus Model Jadi API

Aplikasi Android tidak bisa menjalankan Python langsung. Kita butuh jembatan berupa REST API. Framework paling populer saat ini adalah FastAPI.

app.py (FastAPI)

from fastapi import FastAPI
import tensorflow as tf

app = FastAPI()
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

@app.post("/predict")
def predict_image(file: UploadFile):
    image = process_image(file)
    prediction = model.predict(image)
    return {"class": "Kucing", "confidence": 0.98}

2. Langkah Deployment

1. Containerization (Docker)

"Bungkus" aplikasi kita beserta semua library (TensorFlow, NumPy) ke dalam Docker Image. Ini menjamin aplikasi jalan di mana saja (laptop, server, cloud).

2. Orchestration (Kubernetes)

Jika 1 juta user mengakses bersamaan, 1 server akan meledak. Kubernetes (K8s) otomatis membuat 100 copy dari Docker Image kita.

3. Optimization (Quantization)

Jika mau jalan di HP (Android/iOS), ubah model jadi TFLite atau CoreML. Ubah presisi dari Float32 ke Int8 (Model jadi 4x lebih kecil!).

MISI SELESAI! 🚀

Anda telah menyelesaikan seluruh kurikulum Deep Learning Principles (21 Modul).
Anda kini siap membangun, melatih, dan men-deploy AI ke dunia nyata.

Lihat Daftar Isi Kembali ke Beranda Utama

Part 20: Model Management Menu Deep Learning