原文:深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇)

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。 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: 如果想要指定tensorflow ...

2019-01-03 21:05 1 8682 推荐指数:

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深度学习Tensorflow生产环境部署(上·环境准备

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑。特意总结一,当做前车之鉴。 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 或者 显卡是Tesla的P40 TensorFlow则是当下最新的1.12.0版本 ...

Fri Jan 04 04:21:00 CST 2019 0 11227
深度学习模型部署

  主要介绍下完成了模型训练、评估之后的部署环节。   前言:之前舆情情感分析那一文章已经讲了如何使用ernie以及paddlehub来进行模型的训练和优化以及评估环节,所以接下来会讲如何进行部署,进行实际的运用环节。在这里,用的是上次讲的舆情情感分析的模型。   将Fine-tune好 ...

Fri Nov 20 01:35:00 CST 2020 0 1133
生产环境部署部署项目到生产环境Linux

以前自己写过一个开源的项目,没部署到线上环境,借此机会熟悉下线上部署的流程 1、Linux上安装数据库MySQL,创建一个数据库database 名 Mxonline 2、使用远程工具 Navicat Premium 登录Linux数据库上,并把本地已经跑好的数据库表同步传输 ...

Thu Dec 27 23:12:00 CST 2018 0 1029
flask部署深度学习模型

作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架。 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低 ...

Wed Jan 15 23:13:00 CST 2020 0 2350
深度学习模型部署概述

一般地,当我们在python框架(eg:pytorch,tensorflow等)中训练好模型,需要部署到C/C++环境,有以下方案: CPU方案:Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有个runtime可以调) GPU方案:TensorRT ...

Wed Apr 07 00:05:00 CST 2021 0 595
Consul 学习笔记(二)之生产环境部署

一. 部署 本次示例中,为了简化部署,仅使用一个数据中心,数据中心三台服务器,分别安装 2 个 consul server 实例,2个 consul client 实例,具体部署图如下: 其中 2个consul server 实例,128 的consul server ...

Wed Jul 01 03:16:00 CST 2020 0 783
 
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