然后就可以通过tf.serving进行部署了。但是如果直接通过tf.serving进行部署,一个是需要配置tf.serving环境比较麻烦,再一个是如果部署多个模型容易环境混乱。所以在工业界通常采用Docker进行部署,只需要下载一个镜像即带有了完整的tf.serving环境,而且不会造成镜像之外的环境混乱。所以本文重点在于通过Docker+tf.serving进行部...
在生产环境中部署TensorFlow Serving时,以下是一些最佳实践: 使用Docker:Docker提供了一种简单且可重复的方式来部署TensorFlow Serving。官方提供了CPU和GPU版本的Docker镜像。 监控和日志:利用TensorFlow Serving的监控API来跟踪模型性能和系统健康状况。配置适当的日志级别以便于调试和分析。 性能优化: 使用saved_model_cli...
2. docker启动tensorflow serving官方例程 docker run -p 8501:8501 --name="half_plus_two" --mount type=bind,source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu,target=/models/half_plus_two -e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/servi...
转换后生成的文件:1文件夹里面有2个文件夹和1个pd文件: 四、通过docker运行tensorflow-serving进行部署模型 docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=E:\paper\nets\resnet\test/,target=/models/resnet -e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving 1. 说明一下参数: 0:前面几个参数不用变 1:...
TensorFlow serving 服务布署 利用上面第二种保存的模型可以构建TensorFlow serving 服务,具体的是利用docker来构建TensorFlow serving 的服务端。然后在客户端通过grpc来连接。整个步骤如下: 服务器系统:Ubuntu16.04 1,安装docker-ce 具体的安装流程见官网 2,拉取官方的TensorFlow serving 仓库,可以直接拉取最新版的,也可...
为了方便使用TensorFlow Serving 部署你的模型,你可以将模型保存成:Saved_model文件 笔者是keras(tensorflow )的深度用户,经常把模型保存成HDF5格式。那么问题来了,如何把keras的模型转化成PB文件 或者 Saved_model文件供生成部署使用。今天笔者就是来介绍一下如何将Keras的模型保存成PB文件 或者 Saved_model文件。
首先保证已经安装了Docker ,然后通过运行以下命令拉取最新的 TensorFlow Serving docker 镜像。 复制 dockerpulltensorflow/serving 1. 这将拉取安装TensorFlow Serving 的最小 Docker 镜像。 接着需要对如下属性进行设置,gRPC 公开的端口 8500,REST API 公开的端口 8501,可选环境变量MODEL_NAME(默认为model),可选环境...
Tensorflow Serving是专门为生产环境设计的一套系统,最近正好有时间就尝试去使用了一下,我只是简单的部署了一下,不会涉及到高级用法,在这里简单做一个记录。 正文 一、安装docker,搭建环境 我简单介绍一下docker,docker其实是一种虚拟化方式,类似于我们使用过的虚拟机,但是相比于虚拟机又更加轻便,灵活,具体区别请看图...
docker pull tensorflow/serving:latest 接下来,可以使用以下命令启动TensorFlow Serving容器: docker run -p 8500:8500 -p 8501:8501 --name tensorflow-serving tensorflow/serving:latest 启动成功后,可以通过访问本地主机的8500端口和8501端口来访问TensorFlow Serving的GRPC和REST API。 在使用TensorFlow Serving进行模...
method_name= "tensorflow/serving/predict") ) 下图是脚本执行输出: res 采用上述代码将model 保持成Saved_model 格式后,模型文件结构如下图所示:包含版本,模型pd文件,参数的文件夹。 Saved_model TensorFlow Serving 之使用Docker 部署Saved_model 使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道。使用do...