主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言:之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節,所以接下來會講下如何進行部署,進行實際的運用環節。在這里,用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
作為著名Python web框架之一的Flask,具有簡單輕量 靈活 擴展豐富且上手難度低的特點,因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務,提供API的首選框架。 眾所周知,Flask默認不支持非阻塞IO的,當請求A還未完成時候,請求B需要等待請求A完成后才能被處理,所以效率非常低。但是線上任務通常需要異步 高並發等需求,本文總結一些在日常使用過程中所常用的技巧。 一 前沿 異步和多線程有 ...
2020-01-15 15:13 0 2350 推薦指數:
主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言:之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節,所以接下來會講下如何進行部署,進行實際的運用環節。在這里,用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
一般地,當我們在python框架(eg:pytorch,tensorflow等)中訓練好模型,需要部署到C/C++環境,有以下方案: CPU方案:Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有個runtime可以調) GPU方案:TensorRT ...
作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 部署機器學習模型是每個ML項目的一個關鍵 學習如何使用Flask將機器學習模型部署到生產中 模型部署是數據科學家訪談中的一個核心話題 介紹 我記得我早期在機器學習領域 ...
1. Keras 轉 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
由於模型訓練完之后需要上線部署,這個過程中需要將模型集成到當前的軟件架構中,因此要根據軟件架構考慮模型的實際部署方法。目前來看主流的部署方法有以下幾種方案: 1.python服務接口 在python服務器上部署模型文件,給出一個http服務,后台通過這個服務就可以調用模型進行 ...
前一篇講過環境的部署篇,這一次就講講從代碼角度如何導出pb模型,如何進行服務調用。 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu環境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU環境則麻煩點,具體參考前一篇,這里就不再贅述了。 cpu版本 ...
Flask介紹 Flask是一個非常輕量級的Python Web框架。使用Flask可以很容易地部署算法服務,通過HTTP方式對外提供API響應接口。 以敏感詞檢測算法為例。 如果要部署其他算法,代碼對應做一些修改既可。 部署代碼 調用測試 ...
作者|Will Koehrsen 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 構建一個很棒的機器學習項目是一回事,但歸根結底,你希望其他人能夠看到你的辛勤工作。當然,你可以將整個項目放在GitHub上,但是怎么讓你的祖父母也看到呢?我們想要的是將深度學習模型部署為世界上 ...