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。特意总结一下,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 ...
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:
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。特意总结一下,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 ...
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篇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,所以接下来会讲下如何进行部署,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 ...
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 ...
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和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 ...
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 ...
flower_photos_model。我进一步拓展,将lower_photos_model模型进一步保存,然后部署 ...
1. dockerfile文件 FROM tomcat:7-jre8 WORKDIR /etc COPY ./Shanghai /etc/localtime WORKDIR /usr/s ...
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 ...