针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install pip install fastapi pip install "uvicorn[standard]" example from typing import Optional from fastapi import FastAPI #创建FastAPI实例 app

  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

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

Docker 学习 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15257059.html 项目结构 . ├── app │   ├── __init__.py │ └── main.py ├── Dockerfile └── requirements.txt FastAPI 应用程序 main.py 代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/&

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

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

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

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

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

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

一.表格建模(SSAS 表格)   表格模型是 Analysis Services 中的内存中数据库. 使用最先进的压缩算法和多线程查询处理器,xVelocity 内存中分析引擎 (VertiPaq) 可通过报表客户端应用程序(如 Microsoft Excel 和 Microsoft Power View)来快速访问表格模型对象和数据. 表格模型通过两种模式支持数据访问:缓存模式和 DirectQuery 模式. 在缓存模式中,可以集成多个源的数据,包括关系数据库.数据馈送和平面文本文件. 在

模型部署介绍 当我们通过深度学习完成模型训练后,有时希望能将模型落地于生产,能开发API接口被终端调用,这就涉及了模型的部署工作.Modelarts支持对tensorflow,mxnet,pytorch等模型的部署和在线预测,这里老山介绍下tensorflow的模型部署. 模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上,通常一个典型的模型预测流程如下图所示: 模型部署时,我们需要做的事情如下: 用户的输入输出使用config.json文件来定义: 预处理模块和后处理模块customize_ser

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

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

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens

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

使用Relay部署编译ONNX模型 本文介绍如何使用Relay部署ONNX模型的入门. 首先,必须安装ONNX软件包. 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器,然后 pip install onnx --user 或参考官方网站. https://github.com/onnx/onnx import onnx import numpy as np import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay from tvm.contr

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