Inception是集审核.执行.回滚于一体的一个SQL自动化运维系统,基于MySQL代码修改,官方文档地址:https://mysql-inception.github.io/inception-document/ 一.Inception部署篇 官方部署说明:https://mysql-inception.github.io/inception-document/install/ 我的环境:centos7.4 我的安装步骤: 1. 安装依赖 yum -y install gcc gcc-c++…

***************************************************************************部署MySQL自动化运维工具inception+archer 2018年03月28日 leo*************************************************************************** 服务器**************************************************…

背景: 关于MySQL的审核的重要性就不说明了,本文的自动化审核是通过Inception和SQLAdvisor实现的,具体的使用可以看它们各自的说明文档.这里大致介绍下如何部署和使用它们,其实该文章也可以说成是如何在ubuntu下安装Inception和SQLAdivsor.本文的web平台是通过python的tornado来实现的,详细信息可以看下面的介绍说明. 环境: 系统:Ubuntu 14.04.5 安装部署: 1)安装Inception: ① 下载inception git clone…

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…

1.准备配置文件从archer项目官网下载/archer/settings.py文件,根据自己情况放到相应的目录我下载后放到如下目录[root@lenovo opt]# mkdir -p /opt/archer_docker_config[root@lenovo archer]# cp settings.py /opt/archer_docker_config/ 替换数据库.inception.email等相关配置项,其中docker已包含SQLADVISOR,请将SQLADVISOR配置项修改…

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect…

docker run -d --privileged -v `pwd`/archer_data:/data -p 9306:3306 --name archer --hostname archer --net staticnet --ip 192.168.0.200 eiki/mysql:5.7.24 /usr/sbin/init docker run -d --privileged -v `pwd`/archer_data:/data -p 9307:3306 -p 9123:9123 --n…

关闭防火墙和selinux 宿主机安装mysql,创建archery数据库,并给所有权限,允许远程连接到该数据库 grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'jason_zhang' with grant option;flush privileges; 安装依赖环境 yum install ncurses-libs libncurses5-dev ncurses-devel wget git cmake openssl gc…

kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征,后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层,进行花的识别和分类.这里见书即可,不再赘述. 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络,对五种花进行识别,我姑且命名为模型flower_photos_model.我进一步拓展,将lower_photos_model模型进一步保存,然后部署和应用.然后,我们直接调用迁移之后又训练好的模型,对花片进行预测. 这里讨论两种方式:使用import…

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…