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

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

  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

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方

目录 .NET Core跨平台部署 1. Windows-IIS 1.1 安装.NET Core Windows Server Hosting 1.2 配置应用程序池 1.3 使用发布文件 2 Linux 2.1 添加.NET产品依赖 2.2 安装.NET SDK 2.3 创建你的应用 2.4 运行应用 2.5 创建web应用 2.6 从外网访问web应用 .NET Core跨平台部署 1. Windows-IIS 大家对于在IIS上部署.NET站点已经驾轻就熟了,部署.NET Core也没有什

前言 .net core跨平台版本基于.net core 3.1 SDK开发,剥离原来的基于MS Office进行文档转换功能的模块,使用基于开源跨平台的LibreOffice进行文档转换的模块.以此实现跨平台部署.由于LibreOffice同时只能有一个进程进行文档转换,为了提高转换效率,引入Docker进行LibreOffice转换进程隔离.经过测试,目前支持Windows和Linux操作系统. Windows部署系统 推荐使用Windows Server2016和Windows Serve

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

在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了. 1. PMML概述 PMML是数据挖掘的一种通用的规范,它用统一的XML

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

本文聊一下如何在Windows上用VS开发并发布, 然后将其部署到CentOS上.对于我们一些常在Windows上逛的来说,CentOS用起来还真有些麻烦.MSDN官方有篇文章大概讲了一下(链接),按照MSDN上面的例子用vs创建个hellomvc项目,还是踩了好多坑,将整个过程和遇到的坑说一下,希望对有需要的朋友有所帮助.(ASP.NET Core系列目录) 本文主要内容: 1.工具准备 2.CentOS 上安装.NET Core环境 3.Windows上用VS发布项目 4.项目运行测试 5.

Jerry之前的文章30分钟用Restful ABAP Programming模型开发一个支持增删改查的Fiori应用 发布之后,有朋友问我,"没错, 我是在你的文章里看到了Fiori应用的界面,可是这个Fiori应用的源代码我在SAP云平台上什么地方能看到呢?这个Fiori应用部署之后的状态,我在哪里能够查看呢?" 这位朋友的发问非常有力,实际上,Jerry前一篇文章,离Fiori应用的开发和部署这个目标还有一半的距离.我们回忆下当时是如何基于开发完成的Restful ABAP Pr

上一篇博客我们已经基本完成了部署工作,目前发现了验证码出现500错误,分析其代码,我们可以看到验证码使用的是System.Drawing命名空间下的类库, GDI+ 位图,这个在肯定是平台相关的,所以我们可以搜索GDI+mono来看有无解决方案. 通过搜索引擎,我们可以找到通过安装GDI+兼容API的库Libgdiplus可以实现GDI+功能. 安装方法 cd /usr/local/src/ #通过访问http://download.mono-project.com/sources/libgdi

上一篇我们环境已经准备完成,此时可以部署了,我们就以dtcms作为例子,http://bbs.dtcms.net/forum.php?mod=viewthread&tid=2420&extra=page%3D1,到这里下载源码,里面有文档和数据库脚本 用这个项目做例子主要是帮朋友研究的就是这个产品,并且相对来说功能比vs创建的模板网站要多不少,应该会遇到一些问题 1.创建数据库 我们需要一个可在虚拟机中访问到的数据库服务器,大部分同学本机应该就有数据库引擎,数据库创建到本地即可,我这边由于

最近朋友托我帮忙研究如何把一个DTCMS部署到Linux下,经过1天的研究,部署基本成功,可能有些细节还未注意到,现在把心得分享一下.过程比预期的要简单 身为.Net程序员,这个问题的第一步可能就是如何搭建一个Linux环境来测试部署的问题了,我们大部分人平时可能很少接触Linux,更别说部署事宜了,本篇主要讲述一下环境(虚拟机)搭建遇到的问题. 1.虚拟机网络问题 可能对于我们来说Linux是hard模式,如果是一台没有网络的Linux,绝对是地狱模式了,所以优先要把网络搞定,我这边使用的是H

docker镜像和操作系统没关系,docker最大的价值就是提出了镜像打包技术.首先你的明白什么是docker,什么是镜像,什么是容器,然后你就能明白镜像和操作系统之间的关系.docker是一个引擎,是基于内核的一种技术.比如Linux内核,那么它就关心是不是Linux内核,它不关心你是Ubuntu还是CentOS.所以docker也实现了和操作系统的解耦.镜像呢是把服务的运行环境打成了一个包,比如tomcat,镜像里面是把除操作系统的内核以外,然后再加上tomcat的二进制包.然后通过dock

(双击全屏播放) 往期教程: .NET开发框架(一)-框架介绍与视频演示 .NET开发框架(二)-框架功能简述 .NET开发框架(三)-高可用服务器端设计 .NET开发框架(四)-服务器IIS实践教程 .NET开发框架(五)-IIS上部署ASP.NET Core项目教程 .NET开发框架(六)-架构设计之IIS负载均衡(视频) .NET开发框架(七)-技术栈学习目录 .NET开发框架(八)-服务器集群之网络负载平衡(视频) .NET开发框架(九)-NLB网络负载平衡配置实战(视频) Hyper-

----------------------------   以下内容针对 ASP.NET Core2.1,2.2出现IIS进程内寄宿 暂不展开讨论-------------------------- 相比ASP.NET,ASP.NET Core 2.1出现了3个新的组件:ASP.NET Core Module.Kestrel.dotnet.exe, 后面我们会理清楚这三个组件的作用和组件之间的交互原理. ASP.NET Core 设计的初衷是开源跨平台.高性能Web服务器,ASP.NET Co

----------------------------   以下内容针对 ASP.NET Core2.1版本,2.2推出windows IIS进程内寄宿 暂不展开讨论-------------------------- 相比ASP.NET,ASP.NET Core 2.1出现了3个新的组件:ASP.NET Core Module.Kestrel.dotnet.exe, 后面我们会理清楚这三个组件的作用和组件之间的交互原理. ASP.NET Core 设计的初衷是开源跨平台.高性能Web服务器,

SSIS 2012 支持两种部署模型:项目部署模型和包部署模型. 使用项目部署模型可以将项目部署到 Integration Services 服务器,使用包部署模型可以将单独的包部署到Integration Services 服务器. 关于部署 SSIS 2012 支持两种部署模型:项目部署模型和包部署模型. 使用项目部署模型可以将项目部署到 Integration Services 服务器,使用包部署模型可以将单独的包部署到Integration Services 服务器. 下表显示使用项目部

微软 BI 系列随笔 - SSIS 2012 基础 - SSIS 项目部署模型 关于部署 SSIS 2012 支持两种部署模型:项目部署模型和包部署模型. 使用项目部署模型可以将项目部署到 Integration Services 服务器,使用包部署模型可以将单独的包部署到Integration Services 服务器. 下表显示使用项目部署模型和使用包部署模型之间的差异和相似之处. 在使用项目部署模型时 使用包部署模型时 项目是部署单元. 包是部署单元. 参数用于向包属性赋值. 配置用于向包

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