原文:使用tensorflow-serving部署tensorflow模型

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 安装 docker安装需要两个命令: sudo apt get install docker sudo apt get insta ...

2018-11-08 12:25 0 21122 推荐指数:

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NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型

  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部署模型。   在kashgari的官方文档中,已经有如何利用tensorflow-serving部署 ...

Mon Sep 16 19:54:00 CST 2019 1 1295
tensorflow serving 模型部署

拉去tensorflow srving 镜像 代码里新增tensorflow 配置代码 启动服务 访问服务 预测结果 遗留问题 tensorflow serving 保存的时侯,只保存了,模型graphy相关的操作。数据预处理操作,不在serving服务中 ...

Mon Jul 22 22:15:00 CST 2019 0 740
模型部署 TensorFlow Serving

github博客传送门 csdn博客传送门 整个部署的项目结构: 首先保存(keras或tensorflow)网络模型为.h5格式 有了模型.h5格式之后,导出模型为可以部署的结构: 执行完上述代码之后,没出错的情况下就会生成以下可以部署的文件 接着我们启动 ...

Mon Mar 11 07:05:00 CST 2019 0 608
tensorflow serving 模型部署

\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志,有没有报错,如果有报错, ...

Thu Nov 11 07:07:00 CST 2021 0 122
编译TensorFlow-serving GPU版本

编译TensorFlow-serving GPU版本 TensorFlow Serving 介绍 编译GPU版本 下载源码 git clone https://github.com/tensorflow/serving.git 创建镜像 nvidia-docker build ...

Sun Jul 29 05:47:00 CST 2018 0 1037
使用docker+tensorflow-serving进行模型部署

部署多个模型 (1)直接部署两个模型faster-rcnn与retina,构建代码的文件夹。 文件夹结构为: model.config的内容为: (2)启动docker sudo docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type ...

Sun May 31 04:39:00 CST 2020 0 877
 
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