kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口, TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API。 Tensorflow Serving 直接加载模型即可生成接口,不过 serving 支持的模型...
TensorFlow Serving介绍 简介 TensorFlow的模型文件包含了深度学习模型的Graph和所有参数,其实就是checkpoint文件,用户可以加载模型文件继续训练或者对外提供Inference服务。 使用SavedModel导出模型 模型导出方式参考 https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic。 使用方法基本如下。 from tensorflow.python.saved_model...
Tensorflow Serving Manager 提供一个简单窄接口 (narrow interface),GetServableHandler(),用于客户端访问以加载的 Servable 实例。 TensorFlow Serving 工作流程 上面介绍了TensorFlow Serving的几个组件,包括:Servable、Model、Loader、Source、Manager。接下来看看它们是如何合作工作的--TensorFlow Serving 工作流。如图1 所...
在使用TensorFlow Serving进行模型部署时,需要将训练好的模型转换为TensorFlow SavedModel格式,并将其上传到TensorFlow Serving服务器上。具体操作可以参考TensorFlow Serving官方文档中的说明进行操作。 上传模型后,可以通过调用TensorFlow Serving的RESTful API或者使用gRPC客户端来进行模型推理操作。具体API的使用方法可以参考Tens...
TensorFlow Serving是一个适用于深度学习模型的推理服务引擎,支持将TensorFlow标准的SavedModel格式的模型部署为在线服务,并支持模型热更新与模型版本管理等功能。本文为您介绍如何使用镜像部署的方式部署TensorFlow Serving模型服务。 前提准备 模型文件 使用TensorFlow Serving镜像部署要求模型文件存储在OSS,且模型文件的存储目录...
TensorFlow Servinghttps://tensorflow.github.io/serving/。 生产环境灵活、高性能机器学习模型服务系统。适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程。可用于开发环境、生产环境。 模型生命周期管理。模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型。模型多重算法试验,生成模型管理。客户端(Client)向TensorFlow Severing请求...
TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司已经建立了一套完整的使用TensorFlow进行开发、训练和部署的流程。这种成熟的生态系统对于追求稳定性...
TensorFlow Serving可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。 官方推荐 Docker 部署,也给了训练到部署的完整教程:Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程进行的练习,有助于了解 TensorFlow 训练到部署的整个过程。 准备环境 准备好TensorFlow 环境,导入依赖: ...
大概意思就是在 {版本}/saved_model.pb 文件同级 建一个 {版本}/assets.extra 文件夹,然后在里面生成一个tf_serving_warmup_requests 文件 步骤: 添加依赖: pip install tensorflow-serving-api 这边意外发现安装tensorflow-serving-api时会安装对应版本的tensorflow。通过安装tensorflow-serving-api可以使得python3.6上...
3.1 tf-serving安装:最好使用docker安装比较方便移植性强,docker pull tensorflow/serving 3.2 模型部署: 把模型文件放到指定目录下后执行docekr命令,source为模型文件源目录,target为指定docker目录,8500是gRPC端口,8501 是 REST API的端口,可以两个同时指定,也可以指定一个 ...