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手把手:我的深度学习模型训练好了,然后要做啥?

如果你没有听说Flask,简单解释一下,Flask是一个非常轻量级的Python Web框架,它允许你以最少的工作启动一个http api服务器。...作为一个快速参考,这里是一个Flask应用程序,它接收包含多部分表单数据的POST请求: #!...除了一点——需要FlASK和Tensorflow完全同步——Flask按照接收的顺序一次处理一个请求,并且Tensorflow在进行图像分类时完全占用线程。...速度瓶颈可能还是在实际的计算工作中,所以升级Flask包装代码没有太多的意义。现在,也许这个代码足以处理你的负载。...实现后者需要一个能够一次处理多个待处理请求的web服务器,并决定是否继续等待更大的批处理或将其发送到Tensorflow图形线程进行分类,对于这个Flask应用程序是非常不适合的。

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教程 | 从零开始:TensorFlow机器学习模型快速部署指南

作为快速推断,下列 Flask app 接受 multipart/form-data 的 POST 请求: #!...as tf import label_image as tf_classify import json app = Flask(__name__) FLAGS, unparsed = tf_classify.parser.parse_known_args...和 TensorFlow 完全同步以外:执行图像分类时,Flask 按照接收请求的顺序一次处理一个请求,而 TensorFlow 完全占用线程。...后者的实现要求网页服务器一次处理多个挂起请求,并决定是否等待较大批次还是将其发送至 TensorFlow 图线程进行分类,对此 Flask app 完全不适合。...扩展:负载平衡和服务发现 现在我们已经有一个模型可用的服务器,但是它可能太慢,或我们的负载太高。我们想运行更多此类服务器,那么我们应该怎样在多个服务器上对其进行分布呢?

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    手把手教你用 Flask,Docker 和 Kubernetes 部署Python机器学习模型(附代码)

    然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。...此函数接受以 JSON 形式发送给它的数据(该数据已自动反序列化为 Python dict,在函数定义中用作请求变量),并返回响应(自动序列化为 JSON)。...我们可以很容易地加载一个 pickled SciKit Learn 或 Keras 模型,并将数据传递给 approproate predict 方法,以 JSON 的形式返回特性数据的分数。...--header "Content-Type: application/json" \ --data '{"X": [1, 2]} 要将容器作为(负载平衡)服务公开,我们必须创建引用它的 Kubernetes...查找 Minikube 在何处公开其模拟负载平衡器运行: minikube service list 现在我们测试我们的新服务器,例如,使用 Docker 桌面: curl http://localhost

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    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例: ? 此示例的截取版本 鉴于GitHub上的事件类型和用户数量,有大量的有效负载。...由于数据是JSON格式,取消嵌套此数据的语法可能有点不熟悉。使用JSON_EXTRACT函数来获取需要的数据。以下是如何从问题有效负载中提取数据的示例: ?...作为应用程序与GitHub API连接的最令人困惑是身份验证。有关以下说明,请使用curl命令,而不是文档中的ruby示例。 首先必须通过签署JSON Web令牌(JWT)来作为应用程序进行身份验证。...作为应用程序的身份验证是通过GET请求完成的,而作为应用程序安装进行身份验证是通过PUT请求完成的。尽管示例CURL命令中说明了这一点,但它是在开始时错过的一个细节。...步骤5:使用Flask响应有效负载。 现在有了一个可以进行预测的模型,以及一种以编程方式为问题添加注释和标签的方法(步骤2),剩下的就是将各个部分粘合在一起。

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    教程 | 如何使用Keras、Redis、Flask和Apache把深度学习模型部署到生产环境?

    我将使用它作为调用 REST API(来验证它确实正在工作)的示例图像。 最后,我们将使用 stress_test.py 来压力测试我们的服务器并衡量所有图像的分类。...predict 函数将编码图像推入 Redis 队列,然后不断循环/请求,直到它从模型服务器得到预测数据。然后,我们对数据进行 JSON 编码,并指示 Flask 将数据发送回客户端。...此脚本启动 NUM_REQUESTS 线程并 POST 发送到 /predict 终点。这取决于 Flask web 应用。...图 4:使用 cURL 来测试我们的 Keras REST API 服务器。图像为我家小猎犬 Jemma。她通过我们的 ResNet 模型以 94.6% 的置信度被分类为比格猎犬。...我们向服务器提交了 500 个图像分类请求,每个请求之间有 0.05 秒的延迟——我们的服务器没有分阶段(phase)(CNN 的批大小不超过满负载的 37% 左右)。

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    在边缘设备上部署Prometheus,实现远程监控K3s集群!

    该API对任何有效的Prometheus查询都会以JSON负载进行响应。我们将利用该API来提取一些关键指标的值。...因此,最好将繁重的工作转移到外部计算环境,该环境仅发送包含基本指标的、简化的、轻量的JSON。...编写Prometheus Wrapper Prometheus wrapper服务是一个简单的Flask web应用程序,它可以抽象查询并且会在JSON中返回一个集合的响应。...以下代码段展示了服务如何封装查询以获得集群的节点数: import flask from flask import json import requests import json app...调用wrapper服务端点会返回以下JSON负载: curl -s 10.0.0.243/metrics | jq ? 既然服务已经部署完毕,让我们为Wio Terminal构建仪表盘。

    1.6K20

    在几分钟内构建强大的可用于生产的深度学习视觉模型

    需要将该图像转换为特定的编码格式,将其包装在带有标头的特定JSON负载中,然后将其发送到通常应托管在服务器上的Web Service \ API。...请注意,在将请求发送到服务器之前,必须预处理图像并创建适当的有效负载。 看一下使用第二个模型ResNet-50 CNN为相同图像样本提供模型推理请求的情况。 ?...因此,最好在加载模型后通过发送一些样本记录作为初始请求来预热模型。可以在模型加载时通过查看以下文档来执行此操作。 在这里,将采用一种简单的方法,将示例请求发送到每个模型,以在加载后对其进行预热。...考虑到端到端的观点,可能已经注意到模型服务不只是将一些数据作为请求转储到服务器。需要访问图像数据,对其进行预处理,然后以适当的格式将其发送到TF服务。...JSON响应发送给最终用户。

    1.3K30

    实用,完整的HTTP cookie指南

    在命令行上,还可以使用curl查看后端设置了哪些 cookie curl -I http://127.0.0.1:5000/index/ 可以将 Cookie 保存到文件中以供以后使用: curl -I...return response.json(); }) .then(json => console.log(json)); } credentials: "include" 必须在第一个...该页面设置了一个cookie,此外,它还从https://www.valentinog.com/cookie-frog.jpg托管的远程资源中加载图像。 该远程资源又会自行设置一个cookie: ?...但是,它的状态特性也是它的主要缺点,特别是当网站是由负载均衡器提供服务时。在这种情况下,像粘贴会话,或者在集中的Redis存储上存储会话这样的技术会有所帮助。...此模式允许使用安全的HTTP方法(即GET,HEAD,OPTIONS和TRACE)将 cookie发送回去。 POST 请求不会以任何一种方式传输 cookie。

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    使用Flask实现RESTful API(译)

    命令发送请求: curl http://127.0.0.1:5000/ 响应结果分别如下所示: GET / Welcome GET /articles List of /articles GET /...请求数据和请求头 通常使用POST方法和PATCH方法的时候,都会发送附加的数据,这些数据的格式可能如下:普通文本(plain text), JSON,XML,二进制文件或者用户自定义格式。...Flask中使用request.headers类字典对象来获取请求头信息,使用request.data获取请求数据,如果发送类型是application/json,则可以使用request.get_json.../json" \ -X POST http://127.0.0.1:5000/messages -d '{"message":"Hello Data"}' 使用下面的curl命令来发送一个文件: curl.../json -d 指定请求数据 --data-binary 指定发送的文件 -i 显示响应头部信息 -u 指定认证用户名与密码 -v 输出请求头部信息

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    Web 开发 RESTful

    } 也可以用 curl 工具在终端或者命令行下发送请求: curl http://localhost:5000 -s { "greet": "Hello Flask RESTful!"...} curl 的参数 -s 是开启安静模式的意思 资源 从上面代码中可以看到,资源是 Resource 类的子类,以请求方法( GET、POST 等)名称的小写形式定义的方法,能对对应方法的请求作出相应...app.run(debug=True) 通过 GET 方式,提供 todo_id, 从 todos 列表中获取待办事项内容 通过 PUT 方式,提供 todo_id, 从请求体中获取到内容,作为待办事项内容...状态码为 201 curl http://localhost:5000/todo_2/ -i HTTP/1.0 201 CREATED Content-Type: application/json...endpoint 是 Flask 中对具体路由的内部的具体定义,一般作为 url_for 方法的第一个参数,即通过 endpoint 获得该路由的 URL,在列出 RESTful 资源 URL 时非常有用

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    深入解析微服务架构设计原则【从理论到实践】

    channel.start_consuming() def callback(ch, method, properties, body): print(f"Received {body}") # 发送消息...健康检查和监控 微服务需要实现健康检查和监控机制,以确保服务的可用性和稳定性。健康检查可以帮助发现并处理服务故障,监控可以提供系统性能和状态的实时数据。...API 网关 API 网关在微服务架构中扮演了重要角色,它可以作为所有服务请求的单一入口点,提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。...容错和恢复 微服务系统应具备容错和恢复能力,以确保在部分服务故障时,系统仍能继续运行。常用的容错和恢复机制包括重试、熔断、限流和回退。...API 网关:采用 API 网关提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能,简化客户端的访问。 安全性:通过身份验证、授权和加密通信等措施,确保系统的安全性。

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    微服务架构设计-原则与实践详解

    channel.start_consuming()def callback(ch, method, properties, body): print(f"Received {body}")# 发送消息...健康检查和监控微服务需要实现健康检查和监控机制,以确保服务的可用性和稳定性。健康检查可以帮助发现并处理服务故障,监控可以提供系统性能和状态的实时数据。...API 网关API 网关在微服务架构中扮演了重要角色,它可以作为所有服务请求的单一入口点,提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。...容错和恢复微服务系统应具备容错和恢复能力,以确保在部分服务故障时,系统仍能继续运行。常用的容错和恢复机制包括重试、熔断、限流和回退。...API 网关:采用 API 网关提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能,简化客户端的访问。安全性:通过身份验证、授权和加密通信等措施,确保系统的安全性。

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    使用Flask部署图像分类模型

    「对图像进行分类并发送结果」:一旦我们从用户那里得到查询,我们将使用该模型预测图像的类别并将结果发送给用户。 下面是我们刚刚看到的步骤的一个表示: ?...# 定义函数来获得图片的预测 # 它接受参数:图片路径并提供预测作为输出 def get_category(image_path): #以二进制形式读取图像 with open(image_path...运行Flask应用程序 Flask应用程序首先将home.html当有人发送图像分类请求时,Flask将检测一个post方法并调用get_image_class函数。...app = Flask(__name__) # 映射 imagenet_class_mapping = json.load(open('imagenet_class_index.json'))...首先,创建一个Flask类的对象,该对象将以当前模块的名称作为参数。route函数将告诉Flask应用程序下一步在网页上呈现哪个URL。 部署模型的工作 你可以在这里下载完整的代码和数据集。

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