tensorflow_model_server安装 在上篇博客中已经详细的介绍了tf的安装,下面就让我们正式进入tensorflow的使用,介绍以下tf的特征。 首先tf有它独特的特征,我们在使用之前必须知晓: 使用图 (graph)来表示计算任务,tf把计算都当作是一种有向无环图,或者称之为计算图。 计算图是由节点(node)和边(edge)组成的,节点表示运算
Regress:回归任务接口 模型管理服务(model_service.proto)主要RPC接口: GetModelStatus:获取模型状态 HandleReloadConfigRequest:处理模型重载请求 核心数据结构定义: A. 模型相关(model.proto) ModelSpec:模型规范 SignatureDef:模型签名定义 MetaGraphDef:计算图元数据 B. 输入输出(input.proto) Input:通用输入格式 Exam...
tensorflow_model_server只用了一台显卡 tensorflow支持的显卡,安装CUDA和CuDNNCUDA是NVIDIA推出的运算平台,CuDNN是专门针对DeepLearning框架设计的一套GPU计算加速方案。在安装之前要查询下最新TensorFLow发行版支持到了哪个版本。笔者在安装TensorFLow时,CUDA已经到了9
Run server 生成好 SaveModel 模型文件,就可以直接运行 serving 来实现模型服务: (1)用DOCKER运行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker run --rm -it -p 8500:8500 \ --mount type=bind,source=/root/inception/models,target=/models \ -e MODEL_NAME=1 tensorflow/serving 挂载的...
sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalltensorflow-model-server 1. TensorFlow模型导出 既然已经安装好了TensorFlow Serving,那么就需要加载对应的模型进行机器学习的推演。TensorFlow 提供了Keras 模型可以方便地导出为 SavedModel 格式。假设我们有一个名为 model 的 Keras 模型,使用下面的代码即可将模型导出为 SavedModel:...
模型管理服务(model_service.proto)主要RPC接口: GetModelStatus:获取模型状态 HandleReloadConfigRequest:处理模型重载请求 核心数据结构定义: A. 模型相关(model.proto) ModelSpec:模型规范 SignatureDef:模型签名定义 MetaGraphDef:计算图元数据 B. 输入输出(input.proto) Input:通用输入格式 ExampleList:样例...
TensorFlow ModelServer:1.10.0-dev TensorFlow Library:1.11.0$ python --version Python3.6.6 从github:keras-and-tensorflow-serving中把代码都拉下来以备后用。 其中, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 (tensorflow)ubuntu@Himanshu:~/Desktop/Medium/keras-and-tensorflow-serving$ tree-c ...
rest_api_port: REST 请求端口。 model_name: REST 请求 URL ,自定义的名称。 model_base_path: 模型所在目录。 nohup tensorflow_model_server \ --rest_api_port=8501 \ --model_name=fashion_model \ --model_base_path="/tmp/tfx" >server.log 2>&1 & $ tail server.log To enable them in ot...
由于tensorflow-serving- api及其依赖项的大小约为1.3GB,因此我们决定创建一个轻量级客户端,仅具有执行API调用所需的功能。在最新版本的OpenVINO Model Server中,我们引入Model了Python客户端库的预览版 - ovmsclient。这个新软件包及其所有依赖项都不到100MB - 使其 比tensorflow-serving-api小13倍。
docker cp ~/model grpc:/online_model 。grpc 是我们的容器名称,将本地的模型copy到容器中的根路径下的online_model文件夹下 5,在docker中启动TensorFlow serving服务 进入到容器中:docker exec -it grpc bash 启动TensorFlow serving服务:tensorflow_model_server --port=8500 --model_name=builder --model_base...