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Come servi un modello TensorFlow?
Come servi un modello TensorFlow?

Video: Come servi un modello TensorFlow?

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Video: Преобразование моделей TensorFlow / Keras в TensorFlow.js (TFJS) 2024, Novembre
Anonim

In modo da servire un modello Tensorflow , esporta semplicemente un modello salvato dal tuo Tensorflow programma. SavedModel è un formato di serializzazione ermetico, recuperabile e indipendente dal linguaggio che consente a sistemi e strumenti di livello superiore di produrre, consumare e trasformare Modelli TensorFlow.

Di conseguenza, come posso eseguire un modello TensorFlow?

Questi sono i passaggi che faremo:

  1. Fai un modello stupido come esempio, addestralo e conservalo.
  2. Recupera le variabili di cui hai bisogno dal tuo modello memorizzato.
  3. Costruisci le informazioni sul tensore da loro.
  4. Crea la firma del modello.
  5. Crea e salva un generatore di modelli.
  6. Scarica un'immagine Docker con TensorFlow già compilata su di essa.

Inoltre, a cosa serve TensorFlow? Servizio TensorFlow è un flessibile, ad alte prestazioni servendo sistema per modelli di machine learning, progettato per ambienti di produzione. Servizio TensorFlow fornisce un'integrazione pronta all'uso con TensorFlow modelli, ma può essere facilmente esteso a servire altri tipi di modelli e dati.

A questo proposito, come funziona TensorFlow serve?

Servizio TensorFlow ci consente di selezionare quale versione di un modello o "servibile" vogliamo utilizzare quando effettuiamo richieste di inferenza. Ogni versione verrà esportata in una sottodirectory diversa nel percorso specificato.

Che cos'è un server modello?

Server modello per Apache MXNet (MMS) è un componente open source progettato per semplificare l'attività di implementazione del deep learning Modelli per l'inferenza su scala. Distribuzione Modelli perché l'inferenza non è un compito banale.

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