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

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 -

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.

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

作者 | 冬岛  阿里云容器平台工程师 导读:虽然说 Knative 默认就支持 WebSocket 和 gRPC,但在使用中会发现,有时想要把自己的 WebSocket 或 gRPC 部署到 Knative 中,还是存在各种不顺利.虽然最后排查发现,大多是自己的程序问题或是配置错误导致的.本文分别给出了一个 WebSocket 和 gRPC 的例子,当需要在生产或者测试环境部署相关服务时,可以使用本文给出的示例进行 Knative 服务的测试. WebSocket 如果自己手动的配置 Isti

Knative 主要由 Build.Serving 和 Eventing 三大核心组件构成.Knative 正是依靠这三个核心组件,驱动着 Knative 这艘 Serverless 巨轮前行.下面让我们来分别介绍一下这三个核心组件. Build Knative Build 是基于现有的 Kubernetes 能力之上,提供的一套标准化.可移植.可复用的容器镜像构建方式.通过在 Kubernetes 上运行复杂的构建任务,Knative Build 使你不必再单独开发和重复这些镜像构建过程, 从

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

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]

摘要: 一个完整的业务实现想要基于 Serverless 模型来开发的话可能会分解成多个 Serverless 模块,每一个模块单独通过 Knative 的 Serving 部署,那么这些不同的 Serving 之间就需要调用链进行事务的串联. 前言 为了实现系统组件的水平扩展.敏捷开发.CD(持续集成).解耦等各种诉求,现代的大型软件架构往往都是微服务架构. 微服务架构本身会面临一系列诸如:后台错误原因分析.各个微服务组件的调用情况诊断等.所以需要有一个 Tracing 系统解决这些问题. 除

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

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

前言 至于为什么写这个教程,首先是为了自己学习做个记录,其次是因为Tensorflow的API写的很好,但是他的教程写的太乱了,不适合新手学习.tensorflow 1 和tensorflow 2 有相似之处但是不兼容,tensorflow 2将keras融合了.TensorFlow 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.图中得节点(Nodes)表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的

TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库.它可以将训练好的机器学习模型部署到线上,使用 gRPC 作为接口接受外部调用.更加让人眼前一亮的是,它支持模型热更新与自动模型版本管理.这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,你再也不需要为线上服务操心,只需要关心你的线下模型训练. TensorFlow Serving的典型的流程如下:学习者(Learner,比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练.等模型训练完成.验证之

[摘要] Tensorflow Serving 是tf模型持久化的重要工具,本篇介绍如何通过Docker compose搭建并调试TensorFlow Serving TensorFlow Serving GitHub地址: https://github.com/tensorflow/serving 建立docker-compose 文件目录 在serving下建立docker-compose.yml文件. 一.下载安装测试TensorFlow Serving正常运行 拉取最近版本的docker

昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder

将Tensorflow模型部署成Restful接口 下面是实现过程,整个操作都是在Linux上面实现的,因为Tensorflow Serving 目前还只支持Linux 这个意义真的是革命性的,因为从此以后大家就可以将训练好的模型真正的 通过Restful接口与其他所有的ERP 或者 CRM系统进行集成啦 上面这个图片是 Server加载模型,并且成功运行 上面这张图片是调用Call Restful 接口的Python 程序来调用Server上面的模型进行批量识别, 由结果可见预测的错误率是 1

Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2:安装可选内核模块从 Ubuntu 14.04 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 ( linux-image-extra-* ) ,以减少内核软件包的体积.正常安装的系统应该会包含可选内核模块包,而一些裁剪后的       

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

问题描述 当创建一个App Service 后,运行时环境和版本选择Windows 和 Python 3.6. 登录Kudu 站点查看,默认的文件有 web.config, hostingstart-python.py, hostingstart-python.html,  在配置文件中,通过pythonpath来指定启动目录,而 WSGI_HANDLER 则指定启动的py文件为 hostingstart-python.py. web.config <configuration> <ap