前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意取),其目录结构如下: multiModel/├── model1 │ └── 00000123 │ ├── saved_model.pb │ └── variables │ ├── variables.data-00000-of-00001 │ └── variables.index ├── mo

  在文章NLP(十五)让模型来告诉你文本中的时间中,我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测,在本文中,我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型.   在kashgari的官方文档中,已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了,网址为:https://kashgari.bmio.net/advance-use/tensorflow-serving/ .   下面,本文将介绍tensorflow-serving以及如

使用TensorFlow Serving优化TensorFlow模型 https://www.tensorflowers.cn/t/7464 https://mp.weixin.qq.com/s/qOy9fR8Zd3SufvsMmLpoGg

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得

  基于房价数据,在python中训练得到一个线性回归的模型,在JavaWeb中加载模型完成房价预测的功能. 一. 训练.保存模型 工具:PyCharm-2017.Python-39.sklearn2pmml-0.76.1. 1.训练数据house_price.csv No square_feet price 1 150 6450 2 200 7450 3 250 8450 4 300 9450 5 350 11450 6 400 15450 7 600 18450 2.训练.保存模型 impo

使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道.使用docker,不需要手动安装Python,更不需要安装numpy.tensorflow各种包,直接一个docker就包含了全部.docker的方式是如今部署项目的第一选择. 一.docker用法初探 1.安装 docker安装需要两个命令: sudo apt-get install docker sudo apt-get install docker.io 好的学习资料不必远求 docker --help docker run

最近老山完成了对mask-rcnn在modelarts上的部署,部署模型来自于这个项目.部署的过程大体和我的上篇文章使用modelarts部署bert命名实体识别模型相似,许多细节也不在赘述.这篇文章主要介绍下大体的思路.遇到的问题和解决方案,文章结尾会附录运行需要的程序. 部署思路 生成savedModel 原模型是使用tensorflow做backend的keras模型.源程序中的keras模型又被封装在MaskRCNN类中.我们要先取出被封装的keras模型,在源程序提供的demo.ipy

1.TensorFlow 模型保存/载入的两种方法 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/71423039 [讲解清晰,2种方法都有缺陷,最好的方法是 saved_model 模块保存/载入模型 ] a. 使用saver.save() 保存,  saver.restore()方法载入: 这种方法不方便的在于,在使用模型的时候,必须把模型的结构重新定义一遍,然后载入对应名字的变量的值.但是很多时候我们都更希望能够读取一个文件然后就直接

这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving,以及gRPC调用要注意的点.以下代码为了方便理解做了简化,完整代码详见Github-ChineseNER ,里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion,和CWS+NER多任务在内的4个模型,可以开箱即用.这里tensorflow模型用的是estimator框架,整个推理环节主要分成:模型export,warmup,serving, client request四步

Introduction A lot of Machine Learning (ML) projects, amateur and professional, start with an aplomb. The early excitement with working on the dataset, answering the obvious & not so obvious questions & presenting the results are what everyone of

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

第一步,读一读这篇博客 https://www.jb51.net/article/138932.htm (浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载) 第二步: 参考博客: https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/82107610 按照上述教程配置好相关文件之后(模型是下面tensorflow-serving中产生的,直接移到textcnnrnn中的)然后再执行下面命令: 首先启动: ljj@debian:~$ docker run -

一.概述   对于由Python训练的机器学习模型,通常有pickle和pmml两种部署方式,pickle方式用于在python环境中的部署,pmml方式用于跨平台(如Java环境)的部署,本文叙述的是pmml的跨平台部署方式.   PMML(Predictive Model Markup Language,预测模型标记语言)是一种基于XML描述来存储机器学习模型的标准语言.如,对在Python环境中由sklearn训练得到的模型,通过sklearn2pmml模块可将它完整地保存为一个pmml格

tensorflow_model_server --port=6000 --model_name=text_lstm --model_base_path=/home/guoyingmei/test/text_lstm/model/text_lstm

https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/69559182 如何用TF Serving部署TensorFlow模型 https://www.jianshu.com/p/675a31e135c1  [代码可用全]

目录 TensorFlow 高阶API Dataset(tf.data) Estimator(tf.estimator) FeatureColumns(tf.feature_column) tf.nn tf.layers tf.train tf.linalg checkpoint(模型保存与恢复) Tensorflow Serving 官方例子 half_plus_two的例子 创建自定义镜像 架构 Source Loader Manager Servable 部署服务 模型导出 API请求(p

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

在之前发布文章<一个新 TensorFlow Lite 示例应用:棋盘游戏>中,展示了如何使用 TensorFlow 和 TensorFlow Agents 来训练强化学习 (RL) agent,使其玩一个简单棋盘游戏 "Plane Strike".我们还将训练后模型转换为 TensorFlow Lite,然后将其部署到功能完备 Android 应用中.本文,我们将演示一种全新路径: 使用 Flax/JAX 训练相同强化学习 agent,然后将其部署到我们之前构建同一款 A

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving