TensorFlow模型。 通過 tensorflow-serving 可以加載模型后提供網絡接口API服 ...
使用docker部署模型的好處在於,避免了與繁瑣的環境配置打交道。使用docker,不需要手動安裝Python,更不需要安裝numpy tensorflow各種包,直接一個docker就包含了全部。docker的方式是如今部署項目的第一選擇。 一 docker用法初探 安裝 docker安裝需要兩個命令: sudo apt get install docker sudo apt get insta ...
2018-11-08 12:25 0 21122 推薦指數:
TensorFlow模型。 通過 tensorflow-serving 可以加載模型后提供網絡接口API服 ...
在文章NLP(十五)讓模型來告訴你文本中的時間中,我們已經學會了如何利用kashgari模塊來完成序列標注模型的訓練與預測,在本文中,我們將會了解如何tensorflow-serving來部署模型。 在kashgari的官方文檔中,已經有如何利用tensorflow-serving來部署 ...
拉去tensorflow srving 鏡像 代碼里新增tensorflow 配置代碼 啟動服務 訪問服務 預測結果 遺留問題 tensorflow serving 保存的時侯,只保存了,模型graphy相關的操作。數據預處理操作,不在serving服務中 ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 整個部署的項目結構: 首先保存(keras或tensorflow)網絡模型為.h5格式 有了模型.h5格式之后,導出模型為可以部署的結構: 執行完上述代碼之后,沒出錯的情況下就會生成以下可以部署的文件 接着我們啟動 ...
\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...
完整錯誤信息 ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/e53bbb0b0da4e26d24b415310219b953/external/org_tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:6589 ...
編譯TensorFlow-serving GPU版本 TensorFlow Serving 介紹 編譯GPU版本 下載源碼 git clone https://github.com/tensorflow/serving.git 創建鏡像 nvidia-docker build ...
部署多個模型 (1)直接部署兩個模型faster-rcnn與retina,構建代碼的文件夾。 文件夾結構為: model.config的內容為: (2)啟動docker sudo docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type ...