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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。

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2017 深度学习框架发展大盘点——迎来 PyTorch,告别 Theano

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间,在这些巨头的加持下,深度学习框架格局发生了极大改变:新框架横空出世,旧的框架也逐渐退出历史舞台,而框架与框架之间的联系也更加紧密,生态更为开放。

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