機器學習模型常用Docker部署,而如何對Docker部署的模型進行管理呢?工業界的解決方案是使用Kubernetes來管理、編排容器。Kubernetes的理論知識不是本文討論的重點,這里不再贅述,有關Kubernetes的優點讀者可自行Google。筆者整理的Kubernetes入門系列 ...
前傳: 相信很多人和我一樣,在試圖安裝tensorflow serving的時候,翻遍了網上的博客和官網文檔,安裝都是以失敗而告終,我也是一樣,這個問題折磨了我兩個星期之久,都快放棄了。幸運的是在同事的建議下,我采用了一種迂回的策略安裝成功了。 我們采用的策略是: pull一個已經安裝好了tensorflow serving的docker鏡像,替換它自帶的一些模型為我們自己的模型。 步驟: 拉取帶 ...
2020-04-20 13:35 0 644 推薦指數:
機器學習模型常用Docker部署,而如何對Docker部署的模型進行管理呢?工業界的解決方案是使用Kubernetes來管理、編排容器。Kubernetes的理論知識不是本文討論的重點,這里不再贅述,有關Kubernetes的優點讀者可自行Google。筆者整理的Kubernetes入門系列 ...
Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安裝docker ce 1-1:卸載舊版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2 ...
http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原題:TensorFlow Serving 嘗嘗鮮 2016年,機器學習 ...
\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...
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 ...
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 ...
/82107610 按照上述教程配置好相關文件之后(模型是下面tensorflow-serving中產生 ...