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.

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

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. 安装依赖包 yum install -y wget yum install -y gcc-c++ yum install -y zlib-devel perl-ExtUtils-MakeMaker yum -y install curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel gcc perl-ExtUtils-MakeMaker yum install -y openssh-clients yum install

文章原文 环境需求 kubernetes 未安装参考使用kubeadm安装kubernetes 1.21 jenkins github/gitee/gitlab 静态页面 镜像仓库(我使用的 hub.docker) 如果你未准备好的以上环境,点击链接参考文章进行安装. 安装 jenkins 我这边的jenkins是将jenkins 安装在了k8s的宿主机中,并没有用容器运行. 安装JDK yum install -y java 安装jenkins {{< tabs 方法1 方法2 >}} {{

写这篇文章是对之前搭建Jenkins做的修改和完善,让jenkins更好的为我们服务 Docker搭建Jenkins服务 使用过程中遇到的问题: 为方便部署,打算将jenkins用到的jdk11.maven.gradle工具下载下来(方便以后部署使用),然后挂载到jenkins容器内部 在使用maven打包服务过程中,发现每次构建都要重新下载maven依赖,耗时间耗内存,将jenkins容器内的maven仓库做持久化存储 docker部署jenkins一般是使用jenkins/jenkins:l

一.git 版本控制结合jenkins 发布 sh-4.2$ git branch sh-4.2$ git chekout master sh-4.2$ git tag v1.1 sh-4.2$ git push origin v1.1 二.jenkins生成git 链接 checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '$Tag']], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [],

pipeline { agent any stages { stage('Checkout') { steps { echo 'Checkout' checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/master']], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [], submoduleCfg: [], userRemoteConfigs: [[credentialsId: '15d

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jenkins上安装salt-master, pipeline{ agent{       node{               label 'master'               customWorkspace '/srv/salt/xxx/result'         }} parameters {       choice(name: 'app_name', choices: ['xxx-client', 'xx-server', 'xx'], description: 'ap

背景 系统版本:CentOS7 Jenkins版本:2.222.1 maven版本:apache-maven-3.6.3 Java版本:jdk1.8.0_231 Git版本:1.8.3.1 docker版本:1.13.1 k8s版本:1.9.8 使用yum install jenkins方式安装jenkins. 俺的Jenkins只部署了一台机器. 错误1 使用git branch: "$brans", credentialsId: 'platform-jenkins', url: &

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 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

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

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.

  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

最近老山在研究在modelarts上部署mask-rcnn,源代码提供的是keras模型.我们可以将keras转化成savedModel模型,在TensorFlow Serving上部署,可参考老山的上篇部署文章.至于输入和输出张量,到已经预先存在model.input和model.output中了. 不多说,直接上代码. from keras import backend as K import tensorflow as tf # 在此之前,先加载keras模型 # ... # 加载完成 w

1. 前言 2. Net Core项目本身的准备 2.1 dockerfile 2.2 创建kubernetes用于helm的chart包 2.2.1 说明 2.2.2 chart文件目录和文件组成 3. Azure Devops创建仓库的pipeline 3.1 前言 3.2 使用azure devops准备操作 3.3 创建service connections 3.4 新建pipeline流水线 3.5 创建部署shell脚本 4. 触发pipeline部署流水线 5. 关于均衡负载 1.

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

Google开发者大会:你不得不知的Tensorflow小技巧 同步滚动:开   Google Development Days China 2018近日在中国召开了.非常遗憾,小编因为不可抗性因素滞留在合肥,没办法去参加.但是小编的朋友有幸参加了会议,带来了关于tensorlfow的一手资料.这里跟随小编来关注tensorflow在生产环境下的最佳应用情况. Google Brain软件工程师冯亦菲为我们带来了题为“用Tensorflow高层API来进行模型原型设计.训练和生产投入”的精彩报告