Kazalo:

Kako služite modelu TensorFlow?
Kako služite modelu TensorFlow?

Video: Kako služite modelu TensorFlow?

Video: Kako služite modelu TensorFlow?
Video: Как заставить tensorflow сделать хоть что то полезное 2024, November
Anonim

Da bi služi modelu Tensorflow , preprosto izvozite SavedModel iz svojega Tensorflow program. SavedModel je jezikovno nevtralen, ponovljiv, hermetični serijski format, ki omogoča sistemom in orodjem višje ravni za izdelavo, porabo in preoblikovanje Modeli TensorFlow.

V skladu s tem, kako zaženem model TensorFlow?

To so koraki, ki jih bomo naredili:

  1. Naredite neumen model za primer, ga trenirajte in shranite.
  2. Pridobite spremenljivke, ki jih potrebujete, iz shranjenega modela.
  3. Iz njih zgradite informacije o tenzoru.
  4. Ustvarite podpis modela.
  5. Ustvarite in shranite graditelja modelov.
  6. Prenesite Dockerjevo sliko s TensorFlow, ki že prevaja na njej.

Poleg tega, kaj služi TensorFlow? TensorFlow Serving je prilagodljiv, visoko zmogljiv serviranje sistem za modele strojnega učenja, zasnovan za proizvodna okolja. TensorFlow Serving zagotavlja izredno integracijo z TensorFlow modelov, vendar jih je mogoče enostavno razširiti na služiti druge vrste modelov in podatkov.

V zvezi s tem, kako deluje storitev TensorFlow?

TensorFlow Serving nam omogoča, da izberemo, katero različico modela ali "servable" želimo uporabiti, ko podajamo zahteve za sklepanje. Vsaka različica bo izvožena v drug podimenik pod dano potjo.

Kaj je model strežnika?

Model strežnika za Apache MXNet (MMS) je odprtokodna komponenta, ki je zasnovana tako, da poenostavi nalogo uvajanja globokega učenja modeli za sklepanje v obsegu. Uvajanje modeli kajti sklepanje ni trivialna naloga.

Priporočena: