另一个优点是我的模型可以由在不同平台上工作的多个开发人员使用。 在本文中，我将构建一个简单的Scikit-Learn模型，并使用Flask RESTful将其部署为REST API 。...但是，由于大多数数据的评级为2，因此该模型的表现不佳。我决定保持简单，因为本练习的主要内容主要是关于部署为REST API。因此，我将数据限制在极端类别，并训练模型仅预测负面或正面情绪。...您还需要挑选模型，以便快速将训练过的模型加载到API脚本中。 完整项目源码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 部署 即可获取。 现在我们有了模型，让我们将其部署为REST API。...部署 一旦您构建了模型和REST API并在本地完成测试，您就可以像将任何Flask应用程序部署到Web上的许多托管服务一样部署API。...一旦您训练并保存了相同的过程，就可以应用于其他机器学习或深度学习模型。 除了将模型部署为REST API之外，我还使用REST API来管理数据库查询，以便通过从Web上抓取来收集数据。
在某些场景下，我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用，本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....加载保存好的模型 为了方便起见，这里我们就使用简单的分词模型，相关代码如下：model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self...，无论是sklearn、tensorflow还是pytorch的都可以在里面完成。...使用flask起服务 代码如下：test_flask.py # -*-coding:utf-8-*- from flask import Flask, request, Response, abort...并在起服务的位置看到： ? 至此，我们的整个流程就完成了。
使用PyTorch Lightning模型进行推理的各种方法 有三种方法导出用于PyTorch Lightning模型进行服务： 保存模型为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 导出模型到Torchscript...关于Cortex的部署过程的简单概述如下: 我们用Python为我们的模型编写了一个预测API 我们在YAML中定义api的基础结构和行为 我们通过CLI命令来部署API 我们的预测API将使用Cortex...接下来，我们部署它： ? 注意，我们也可以将其部署到一个集群中，并由Cortex进行管理： ? 在所有的部署中，Cortex将我们的API打包并将其作为web的服务公开。...导出为ONNX并通过ONNX Runtime进行服务 现在我们已经部署了一个普通的PyTorch检查点，让我们把事情复杂化一点。...唯一的区别是，我们不是直接初始化模型，而是通过onnx_client访问它，这是一个ONNX运行时容器，Cortex为我们的模型提供服务。
本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...本项目适合以下人群： 已有PyTorch、TF模型却苦于没有算力运行的你 希望快速将PyTorch、TF工程迁移为PaddlePaddle的你 希望快速使用PaddlePaddle又不想重新训练模型的你...实验环境： 本文所用PyTorch模型为nasnet-a_mobile ，通过迁移训练在Stanford Dogs数据集全集上训练20个epochs所得。...将TensorFlow模型转换 为PaddlePaddle模型 注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....注意 TensorFlow模型在导出时，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...环境准备 建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install tensorflow-addons pip install tensorflow-probability...在model.pb目录下可以看到saved_model.pb Step3：From TensorFlow to tflite 参考https://www.tensorflow.org/lite/convert...Took 43775 microseconds. 2024-04-09 07:16:45.584171: I tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/utils/dump_mlir_util.cc
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器， 。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。...搭建服务端API 为了便于测试，可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器，服务端创建接口部分代码如下： ? ?...其中主要的是detection函数，接收的图像为numpy array格式，通道为BGR；输出为检测的文本框，shape为(#boxes, 8)，8代表四个点的横纵坐标，从左上角开始顺时针排序。...gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 是另一个自定义创建的镜像，安装的Python版本为3.6，pytorch版本为1.2，cuda版本为...浏览器 提供了简易的web page，直接在浏览器中输入serverIP:3223/detector，其中serverIP为运行docker的服务器IP地址。 ?
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法。 本篇介绍使用tensorflow serving部署模型的方法。...〇，tensorflow-serving部署模型概述 使用 tensorflow serving 部署模型要完成以下步骤。 (1) 准备protobuf模型文件。...(2) 安装tensorflow serving。 (3) 启动tensorflow serving 服务。 (4) 向API服务发送请求，获取预测结果。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法 〇，tensorflow serving模型部署概述 使用 tensorflow...serving 部署模型要完成以下步骤。...(1) 准备protobuf模型文件。 (2) 安装tensorflow serving。 (3) 启动tensorflow serving 服务。
部署成API服务时，除了要把raw数据特征化成向量外，研发还要想着怎么加载模型，产生模型的框架五花八门，比如Tensorflow,SKlearn,Spark MLllib等每个框架都有自己的模型格式。...在我司，有一次用Sklearn研发了一个模型，研发资源比较紧张，没办法，算法同学治好自己用Python flask搭建了一个API,然后部署成微服务（多实例来解决并发能力）。...有没有一种办法，可以一键部署多个不同类型框架训练出来的模型呢？答案是有的，目前MLSQL支持部署SKlearn,Tensorflow,Spark Mllib等三种类型框架的模型，完全无需任何开发。...`/tmp/model` as nb_predict; 现在这个模型就已经可以对外提供服务了。....]] & sql=select nb_predict(feature) as p 其中 feature为一个固定字段，也就是指代data里面的向量。
没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。...在这篇文章中，我们将学习一些通用的技巧，一步一步为移动设备准备一个TFLite模型。...在TensorFlow格式之间转换： github文档中，对GraphDef(.pb)、FrozenGraphDef(带有冻结变量的.pb)、SavedModel(.pb - 用于推断服务器端的通用格式...不要让TensorFlow为您做。由于我们在训练脚本中做了一些小改动，我们可以轻松填写每个转换工具中的不同选项。...转换服务器端模型以实现移动框架兼容性并非易事 - 在移动端机器学习的生命周期中，大量工程师要么停滞不前，要么将大部分时间花在将现有模型转换到移动设备上。
使用 Docker 部署 3....请求服务 3.1 手写数字例子 3.2 猫狗分类例子 参考： https://tf.wiki/zh_hans/deployment/serving.html# https://tensorflow.google.cn...使用 Docker 部署 拉镜像 docker pull tensorflow/serving ? 模型路径，版本号1,2，默认加载最大数字的 ? ?...手写数字识别 模型代码+导出模型 # 手写数字 tf 实现 import numpy as np import tensorflow as tf class MNistLoader(): def...请求服务 3.1 手写数字例子 import numpy as np import tensorflow as tf import json import requests import matplotlib.pyplot
这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。...这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。 在本教程中，您将在Python虚拟环境 virtualenv中安装TensorFlow。...如果您有长期搭建服务器的需求的话，可以点击这里进行服务器的购买，现在的促销力度很大哦。 安装TensorFlow 在此步骤中，我们将创建一个虚拟环境并安装TensorFlow。...-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc3 werkzeug-0.12.2 wheel-0.30.0 如果您想随时停用虚拟环境，则命令为：deactivate要在以后重新激活环境...该程序从tensorflow.org第一次运行开始下载训练好的模型。下载此模型需要您的磁盘上有200MB的可用空间。 在这个例子中，我们将对Panda的预先提供的图像进行分类。
图片 在本月早些时候，Elastic发布了Elasticsearch Relevance Engine（Elasticsearch相关性引擎），该引擎通过多种方式，为用户提供提高相关性的能力，其中特别重要的一点...本地模型的格式要求 要将自己训练的自有模型上传到elasticsearch，模型必须具备特定的格式。...上面的模型下载到本地，然后每次通过本地的模型进行部署。...可参考：Elastic 进阶教程：在Elasticsearch中部署中文NER模型） 从 Hugging Face 上 clone 所选模型到本地。...总结 本文介绍了如何将本地训练好的transformer模型，直接通过eland上传到Elasticsearch，从而实现在Elastic中管理和使用自己的模型。
-4b4b78d41700 image.png 简介 如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。...为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow (TF) Serving，希望能解决ML模型部署到生产的一系列问题。 本文将给出一篇动手教程，上线部署一个预训练的卷积语义分割网络。...你会立即注意到的是，部署TF模型并形成服务实际上只需要写极少量的代码。如果想照着教程在自己机器上运行样例程序，请跟着教程操作。如果只想了解TensorFlow Serving，可只关注前两部分。...此处有两种可能性，第一种情况是模型首次推送部署，Manager先确保模型需要的资源可用，一旦获取相应的资源，Manager赋予Loader权限去加载模型。 第二种情况是为已上线模型部署一个新版本。...为TF Serving导出模型 将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。
前一篇讲过环境的部署篇，这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型，如何进行服务调用。...运行下面的命令，在docker中部署服务： docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/tmp/serving/tensorflow_serving...这一部分就直接基于手写体识别的例子，展示一下如何从tensorflow训练代码导出模型，又如何通过grpc服务进行模型的调用。 训练和导出: #!...然后基于grpc部署服务： docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/Users/xingoo/PycharmProjects/ml-in-action...& 服务部署成功，查看一下docker列表： ➜ ~ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND
ckpt转换成SavedModel convert_ckpt_to_savermodel.py import tensorflow as tf import sys trained_checkpoint_prefix...serving模型转换 tf serving是一款灵活的高性能机器学习服务系统，专为生产环境而设计。...通过它可以轻松部署新算法和实验，同时保持服务框架和API不变。它提供了与tensorflow模型的即是可用集成，但很容易扩展以便服务其他类型的模型和数据。...此处主要介绍tensorflow模型在docker中转换时的修改内容。...转换ckpt为savermodel模型的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Torchscript 我们可以通过Cortex为这三个服务。...因此，导出的模型是普通的PyTorch模型，可以相应地使用。 有了保存的检查点，我们可以在Cortex中轻松地为模型提供服务。...接下来，我们部署它： ? 请注意，我们还可以部署到集群，由Cortex加速和管理： ? 在所有部署中，Cortex都会容器化我们的API并将其公开为Web服务。...要将模型导出到ONNX，只需将以下代码添加到您的训练脚本中： ? 请注意，您的输入样本应模仿实际模型输入的形状。 导出ONNX模型后，就可以使用Cortex的ONNX Predictor为其提供服务。...唯一的区别是，我们不是通过直接初始化模型，而是通过onnx_client访问该数据，这是Cortex为服务于我们的模型而启动的ONNX运行时容器。 我们的YAML看起来也很相似： ?
题图 由Gerd Altmann在Pixabay上发布 在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化，这是针对服务器端的优化，实际上优化结果并不理想...这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。...接下来第三步将模型部署到Android应用，可参考https://github.com/tensorflow/examples/ 里面的图片分类示例，也不难。...在深度学习中，模型的图片输入尺寸只接受给定的大小和格式，所以不管是训练还是推理，对图片进行预处理是必不可少的，在这次部署TensorFlow模型到Android应用的过程中，发现以往没有注意到的几点：...经过这次的部署测试，发现tensorflow-open_nsfw模型在我的手机上推理速度能达到100ms左右，精度能达到90%，基本上能够满足需求。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。 创建一个新文件 ConvertToTensorflow.py 并添加以下代码。...到这一步， 我们的模型就可以调用了。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了他们的工作（相关链接请看本文底部） 官方提供的 Wide & Deep 模型的（简称，WD 模型）教程 都是使用 TensorFlow...在训练好 WD 模型后，我们还需要快速的看到模型预测的效果，所以在本文中我们利用 Docker 来快速部署一个可供服务的 TensorFlow 模型，也即可提供服务的 API。...因此，本文的内容如下： 使用 TF 搭建 WD 网络结构 使用 Docker 来快速部署模型 其对应的代码地址为：https://github.com/edvardHua/Articles 欢迎 star...，在这里我们使用容器来部署模型，当然你也可以选择自己在机器上配置相关的环境，我们使用的镜像是由 Bitnami 提供的(Dockerhub 的地址请戳这里)，当你需要部署模型时，只需要将模型所在的路径映射到容器中的...我们将容器中的服务映射到了宿主机的 5000 端口，接下来我们来测试一下 API 接口。
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