docker cp ./models.config serving_base:/models/models.config# docker commit提交修改制作新镜像my_model_3,不需要设置环境变量docker commit serving_base my_model_3# 启用my_model_0镜像,此时不需要指定-v/--mount,-e等参数,需要指定model_config_file参数docker run -it -p 8501:8501 my_model_3 --m...
一、跑通tensorflow serving官方例程 1. pull下tensorflow serving镜像并且将源码git下来 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_...
第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest 接下来我们 clone 一个仓库 git clone https://github.com/tensorflow/serving 上图中的 saved_model_half_plus_two_cpu 就是我们想要部署的模型 然后我们可...
Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker 1-2:安装可选内核模块从 Ubuntu 14.04 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 ( linux-image-extra-*
Tensorflow serving with docker 本次教程的目的是带领大家看下如何用Docker部署深度学习模型的 第一步我们需要 pull 一个 docker image 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest...
第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest 接下来我们 clone 一个仓库 git clone https://github.com/tensorflow/serving 上图中的 saved_model_half_plus_two_cpu 就是我们想要部署的模型 然后我们可...
第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 1. 如上图所示,执行 pull 之后,我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest 接下来我们 clone 一个仓库 git clone https:///tensorflow/serving 1. 上图中的 saved_model_half_plus_two_cpu 就是我们想要部署的模型 ...
从实验到生产,简单快速部署机器学习模型一直是一个挑战。这个过程要做的就是将训练好的模型对外提供预测服务。在生产中,这个过程需要可重现,隔离和安全。这里,我们使用基于Docker的TensorFlow Serving来简单地完成这个过程。TensorFlow 从1.8版本开始支持Docker部署,包括CPU和GPU,非常方便。
通过构建优化的 TensorFlow Serving 二进制文件来提高性能 既然我们在 Docker 中提供了一个模型,您可能已经注意到来自 TensorFlowServing 的日志消息如下所示: Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiledto use: AVX2 FMA
第一步,安装docker 第二步,docker的tensorflow serving镜像安装,有两种,一个是CPU版本,一个是GPU版本(重要) 在后面需要简单测试下tensorflow serving+docker环境是否成功,这里我们使用tensorflow serving源码中的模型,所以首先将tensorflow serving源码克隆到自己的电脑中,命令: ...