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Video: Come servi un modello TensorFlow?
2024 Autore: Stanley Ellington | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 00:19
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:
- Fai un modello stupido come esempio, addestralo e conservalo.
- Recupera le variabili di cui hai bisogno dal tuo modello memorizzato.
- Costruisci le informazioni sul tensore da loro.
- Crea la firma del modello.
- Crea e salva un generatore di modelli.
- 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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