嗨，所以我使用kfservingv.0.5.1组件来托管模型。我可以从s3下载和部署模型，但在尝试访问它时遇到问题。部署后，kfserving输出了以下端点我无法从节点外部和内部访问它在查看之后，我将入口网关从NodePort设置为LoadBalancer，并将sslip.io添加到knative-serving<em
浏览 54提问于2021-06-02得票数 0
我们要做的是模型服务基础设施。我正在比较和。但是我找不到足够的文档来描述google ai服务的特性以及它是如何实现的。似乎gcloud ai-platform versions create可以创建模型版本资源并开始服务，这是我唯一能找到的点。谷歌人工智能服务和kfserving之间的关系是什么？2，gcloud ai-platform versions create是如何工作的？3、关于goog
浏览 20提问于2020-04-16得票数 1
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我有一个kubeflow管道，它训练自定义(即不基于sklearn / tensorflow等类) ml模型。现在我想在输油管道的末尾加上服务。也就是说，我希望在我的Kubernetes集群中有一个服务，它使用这个模型来响应预测请求，并且这个服务应该在每个管道运行之后用一个新的模型来更新。据我所知，为了服务于定制模型，我应该：
将我的模型包装成kfserving.KF
浏览 12提问于2021-11-02得票数 0
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有没有可能用替代的本地解决方案取代Google Cloud Storage buckets的使用，这样就可以完全独立于Google Cloud平台运行Kubeflow Pipeline？
浏览 14提问于2020-04-07得票数 2
我正在尝试使用tensorflow服务来为模型提供服务。当我尝试使用ksonnet应用服务组件时，我发现在kubernetes(gke)上创建工作负载正在使用tensorflow 1.7(gcr.io/kubeflow-images-public/tensorflow-serving有没有办法指定Kubeflow中的tensorflow服务的版本？
浏览 9提问于2018-07-30得票数 0
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我正在尝试使用Kfserving部署一个非常基本的Sklearn模型，以下是yaml文件： apiVersion: "serving.kubeflow.org/v1alpha2"
kind: "InferenceService/storage_dir 请注意，由于我们的企业环境无法访问Google Cloud Storage，因此目前我只使用我的一个本地文件夹作为storageUri，并将model.joblib存储在该
浏览 94提问于2020-12-17得票数 0
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重要的是要知道，我们的团队每个环境都有一个EKS集群，这意味着在我们的集群中可能有多个我们无法控制的应用程序。以下是我们到目前为止所做的设置 我们将一个docker镜像推送到Amazon ECR，其中包含训练和部署模型的逻辑 我们使用argo提交工作流，在#1中开始训练。当安装argo到我们的kubernetes集群中时，我们注意到它的组件有时会
浏览 71提问于2021-02-26得票数 6
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我已经在linux桌面上安装了minikube集群和kfserving。然后，我学习了两个教程。在第二个教程中，我需要将yaml文件中的"name:定制“部分从”定制：“部分移到”容器：“部分。$ kubectl apply -f torchserve-custom.yamlinferenceservice.serving.kubeflow</em
浏览 5提问于2021-06-11得票数 0
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我知道Neo在幕后使用了一些框架，比如TensorRT，但是直接为Neo或TensorRT编译模型有什么好处呢？我认为拥有edge ML工作负载的公司将在给定的平台上标准化，例如NVIDIA、ARM或Intel，而且每个供应商都可能处于最佳位置，可以通过其他框架的交叉编译工具为自己的平台提供优化的运行时(每个人似乎都支持TensorFlow和ONNX)。这是正确的吗？你在现场见过不同的案子吗？
另一点是，根据官方文档，对不同ML<em
浏览 10提问于2022-10-31得票数 0
我正在遵循使用tensorflow服务部署初始模型。我使用的是ubuntu16.04和Bazel13.0。服务器正在运行，当我上传图片时，我能够ping通server.But，它显示以下错误
jennings@Jennings:~/serving$ bazel-bin/tensorflow_serving//example/inception_client.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving&#
浏览 3提问于2018-05-14得票数 2
我想知道最好的做法是什么?例如，一个jupiyter笔记本包含从eda到预测的整个流程，并使用相同的代码进行“原始数据的数据转换”，直到将其用于预测，以防外部服务也想要它的预测，但是有一个“原始数据”。如何在研究和生产预测前使用相同的代码进行机器学习“数据转换”我试着重构代码
浏览 10提问于2022-11-08得票数 0
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Google ML引擎的批量预测抛出了一个异常。
我在Google ML引擎上有一个tensorflow模型。我的模型对图像进行推断。不过，输入不是普通的数组。该模型只接受图像的b64编码字符串。我的输入是一个托管在Google Cloud平台的存储桶中的文本文件。"b64 encoded image string", &qu
浏览 1提问于2019-04-03得票数 2
1回答
如何使用tf与转换方法相结合？
、、、、
我有一篇免费的课文，例如：“今天天气好”，这篇免费的课文我想预测它是哪一类的。为此，我想使用tf serving。我不把自由文本直接放入模型，但我首先清理句子，然后将其连接到向量。但是，如何将这些步骤合并到tf serving流程中。docker pull tensorflow/serving
docker run -it -v C:\Code\tensorflow\demo:/demo-p 8601:8601 --entrypoint/
浏览 11提问于2022-07-08得票数 0
实际上，我制作了一个视频类别分类器机器学习模型(深度学习)。现在，我想用这个模型做一个铬的扩展。所以，我要怎么做。我知道这是一个非常广泛的问题，但我感谢你提供了一些相关的知识或链接。但我的模型是蟒蛇。所以我把它们整合在一起。如何使用Javascript运行python代码？任何帮助都是值得感激的。
浏览 0提问于2022-10-17得票数 1
1回答
我计划创建一个神经网络进行交易，我正在研究如何在我的系统(即C++或C#)运行时使用的语言中使用经过训练的神经网络。假设我在python (或任何其他nn框架)中使用tensorflow，我已经成功地训练了具有n个隐藏层的神经网络。在这一点上，我得到了权重和偏差的值。在这一点上，我想在生产中使用nn模型。据我理解，在production中运行模型并不是最好的实践，因为它实际上太慢了(python)，而且这样做很笨重(
浏览 3提问于2021-01-25得票数 0
我正在使用Kubeflow Pipeline (KFP)在us-central1以外的地区使用GCP构建和部署ML模型。我可以在管道中使用KFP的train容器，因为有一个region参数，我可以在其中传递我的区域。有没有人可以用源
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
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当使用AI平台组件时，我正在学习GCP预编好的教程。简而言之，它涉及使用Kubeflow和Tensorflow扩展来构建和部署一个完整的ML模型，用于预测谁将是芝加哥出租车数据集的一个大提示者。在部署和命中我的模型的预测端点方面，一切都进行得很顺利，但是，我似乎无法使请求体正确，也无法找到关于如何知道请求主体应该看上去的良好文档。下面我有：
，来自SchemaGe
浏览 1提问于2021-01-23得票数 0
该应用程序与默认模型(ssd_mobilenet_v1)完美地工作，但不幸的是，它并不适合小对象的检测和分类。这里是我量化的ssd_mobilenet_v1_fpn模型OneDrive：谷歌硬盘：用于量化我使用了以下命令行：
bazel运行-c tensorflow:无法得到cmap表的大小2020年-09-16 18:54:06.364 29747-29
浏览 20提问于2020-09-16得票数 0
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我的应用程序在第一个版本的v1上工作得很好。现在，我应该在我的下一个版本v3中做些什么来修复这个崩溃呢？如果我将实体的重命名ID替换为空，则可以从v1 -> v2 -> v3更新应用程序。
但是，如果用户刚
浏览 2提问于2017-04-18得票数 0
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