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…

拉去tensorflow srving 镜像 docker pull tensorflow/serving:1.12.0 代码里新增tensorflow 配置代码 # 要指出输入,输出张量 #指定保存路径 # serving_save signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( inputs={'input_param': model.inputs_placeholder}, outputs={'ty…

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji…

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…

答:1. 从Serving 可以看出,与服务有关; 2. 那么为啥还有TensorFlow的前缀?肯定与TensorFlow有着很大的关系: 3. 那么Tensorflow是用来干什么的呢?Tensorflow是用来训练模型的: 4. 模型训练好了,那么如何使用训练好的模型呢?通过TensorFlow Serving来部署训练好的模型,部署好了之后就能对外提供各种各样的服务.…

一.TensorFlow Serving简介 TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活.性能高.可用于生产环境. TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API,它具有以下特性: 支持模型版本控制和回滚 支持并发,实现高吞吐量 开箱即用,并且可定制化 支持多模型服务 支持批处理 支持热更新 支持分布式模型 易于使用的inference api 为gRPC expose port 8500,为…

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       …

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

[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…