在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。...搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。...定义服务器接口 接下来需要为导出的模型创建一个服务器。 TensorFlow服务使用gRPC协议（gRPC是一种基于HTTP/2的二进制协议）。它支持用于创建服务器和自动生成客户端存根的各种语言。...请上传一幅图像并查看推断结果如何。 产品准备 在结束本文内容之前，我们还将学习如何将分类服务器应用于产品中。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
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。...，可以去这里查看：https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving/tags/ 比如我需要的是1.12.0版本的tf，那么也可以拉取指定的版本： docker pull...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: #!.../usr/bin/env python """ 训练并导出Softmax回归模型，使用SaveModel导出训练模型并添加签名。...""" # predict_images就是服务调用的方法 # serving_default是没有输入签名时，使用的方法 builder.add_meta_graph_and_variables
TensorFlow Serving Libraries — 概述 我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。...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。...不久以前，在移动设备上部署TF模型，需要为模型指定输入输出张量的名称。这个需求逼着程序员在整张计算图中寻找相应的张量。这种情况下，如果之前在计算图中变量未正确命名，这个过程就变得很繁琐了。...TF Serving要求模型中包含一个或多个SignatureDefs，以使用内建服务API。 image.png 开始建立签名。我们需要为签名定义指定输入输出和方法名这些参数。...我们看一下在实践中如何处理。 环境设置 开始前请先从github上cloneDeepLab-v3的实现。
如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org.../tfx） 它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型，转变为可用的服务，并提供一定的性能保障。...下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例 下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models...启动Docker镜像，开启RESTful服务。...以下命令中： -p 为将Docker内部的8501端口映射到主机的8500端口 -v 是把当前路径下的bert目录，映射为容器中的/models/bert陌路 -e 为设置一个环境变量，告诉TFX当前的模型名
从基本的安装和设置开始，以下小节通过一系列动手示例描述如何设置服务器来为SavedModel服务。 我们还将简要介绍 TensorFlow 服务提供的一些关键 API。...设置 TensorFlow 服务 与 TensorFlow 平台的大多数其他组件一样，TensorFlow 服务也可以通过多种方式安装。 这里推荐通过 Docker 镜像使用它，因为它相对简单。...如果容器镜像对您不起作用，请在这个页面上获取其他安装 TensorFlow 服务方法的摘要。 使用 Docker 设置 TensorFlow 服务涉及一个简单的步骤。...您需要做的就是拉相关的 Docker 镜像以… 设置并运行推理服务器 现在我们已经设置了 TensorFlow 服务，让我们使用它来执行一些实际任务。...我们可以看看如何设置后端服务器以服务于前面几节中构建的SavedModel格式。 我们可以使用上一节中下载的 Docker 镜像来运行SavedModel格式。
将专注于基于本地TF Serving的CPU推断安装，还将展示如何将基于Docker容器的TF Serving实例用于GPU推断。...docker pull tensorflow/serving 但是，为了在此处显示不同的选项，还将显示如何在本地设置TF服务。...看起来TF Serving能够正确地服务于模型推断请求！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。...将利用Docker来设置TensorFlow Serving系统。 提取TF服务GPU图像 假设已在系统或云中安装了docker。可以使用以下代码在GPU上获取最新版本的TF服务 !...启动用于TF服务的Docker容器 接下来，检查并重新启动用于TF服务的Docker容器（如果尚未启动并运行）。 !docker start 7d4b091ccefa !
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，...TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。...SaveModel SaveModel 是一种专门用于tf模型 拓扑结构(topology) 和 权重(weights) ，基于 SaveModel 不需要运行原始的模型构建代码，这样非常利于共享或部署模型...SignatureDefs则是模型的签名定义，定义了 输入 和 输出函数`。...，就可以直接运行 serving 来实现模型服务： (1)用DOCKER运行: docker run --rm -it -p 8500:8500 \ --mount type=bind,source=/
TensorFlow服务 TensorFlow服务，托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。...不幸的是，这个有点难用，你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。...作为输出，有10个对应于从0到9的数字的预测信心分数。 让TensorFlow在Docker容器中服务我的模型 创建客户端以请求数字图像的分数 您可以在我的GitHub信息库中找到实现细节。...接下来的挑战是，如何使用提供的SavedModelBuilder将还原的模型转换为Protobuf。...在教程 TensorFlow团队中创建两个签名 – 一个用于分类，一个用于预测。我不想要任何分类结果，所以预测签名对我来说足够了。 最后一步 – 保存模型。
量子位经授权转载，如下~ TensorFlow Serving 是用于机器学习模型的高性能灵活服务系统，而 NVIDIA TensorRT 是实现高性能深度学习推理的平台，通过将二者相结合，用户便可获得更高性能...在 之前的文章 中，我们介绍了如何借助 Docker 使用 TensorFlow Serving。在本文中，我们将展示以同样的方式运行经 TF-TRT 转换的模型有多简单。...，我们展示了如何使用 TensorFlow Serving CPU Docker 图像提供模型。...#cli_to_inspect_and_execute_savedmodel 现在，我们只需为模型指定正确的目录，便可利用 Docker 提供经 TF-TRT 转换的模型，这与之前一样简单： $ docker...此外，以上为展示内容，其中的性能数字仅适用于我们所使用的模型和运行本示例的设备，但它的确展现出使用 TF-TRT 所带来的性能优势。
tensorflow.org/serving/ NVIDIA TensorRT 项目地址：https://developer.nvidia.com/tensorrt TensorFlow Serving 是应用于机器学习模型的灵活的高性能服务系统...）中，我们向大家介绍了怎样如何借助 Docker 来使用 TensorFlow Serving。...，我们演示了如何使用 TensorFlow Serving CPU Docker 图像来创建模型。...如此前一样简单，我们现在只需为模型指定正确的目录，便能利用 Docker 提供经 TF-TRT 转换的模型： $ docker run --rm --runtime=nvidia -p 8501:8501...此外，作为一次演示，上文中的性能数值仅适用于我们所使用的模型和运行该案例的设备，不过它的确体现出使用 TF-TRT 所带来的性能优势。
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。...本章我们会介绍如何部署模型，先是TF Serving，然后是Google Cloud AI平台。还会快速浏览如何将模型部署到移动app、嵌入式设备和网页应用上。...但是，当你将tf.keras模型传给函数tf.saved_model.save()，默认存储的是一个简化的SavedModel：保存一个元图，标签是"serve"，包含两个签名定义，一个初始化函数（__...保存tf.keras模型时，默认服务函数对应模型的call()函数。 saved_model_cli也可以用来做预测（用于测试，不是生产）。...当TF Serving在短时间内收到多个请求时（延迟是可配置的），可以自动做批次化，然后再使用模型。这样能利用GPU提升性能。模型返回预测之后，TF Serving会将每个预测返回给正确的客户端。
我们还可以使用 OWASP Threat Dragon 和Cairis开源威胁建模工具为我们的安全开发生命周期创建威胁模型图。...trivy image nginx:latest # OR docker scan nginx:latest 3.7 容器镜像签名和验证 如果容器构建过程受到破坏，它会使用户很容易意外使用恶意镜像而不是实际的容器镜像...，以验证它是否按预期工作，并且所有必需的文件都具有正确的权限。...Nagios 和Zabbix：这些是用于监控 IT 基础设施（如网络、服务器、虚拟机和云服务）的开源软件工具。 Sensu Go：它是用于大规模监控和可观察性的完整解决方案。...Curiefense是一个开源的云原生自我管理 WAF 工具，可用于保护各种形式的 Web 流量、服务、DDoS 和 API。
tf.estimator.export.ServingInputReceiver中定义，其中features是传入模型的特征格式，receiver_tensors是推理服务的请求格式，这俩啥差别呢？...这种方式的好处是请求接口一致，不管模型和特征咋变服务请求字段永远是example。.../serving:1.14.0 在本地运行运行服务，注意port 8500是给gRPC的，8501是給REST API的不要写错 docker run -t --rm -p 8500:8500 \...的serving请求格式，看下如何用gRPC请求服务。...Docker Swarm 部署 gRPC 服务的坑，不过多数情况下都能被retry解决。
然后，将介绍如何设置基于 Docker 容器的开发环境，并演示如何使用该环境来协作和扩展集群上的工作负载。...应将/不应将哪些内容包含在您的机器学习开发容器中 这个问题没有正确答案，您的团队如何运营由您来决定，但是关于可以包含哪些内容，有以下几个方案： 只包含机器学习框架和依赖项：这是最简洁的方法。...使用 Jupyter 和 Docker 容器设置您的机器学习开发环境 AWS 使用常用的开源深度学习框架来托管可用于计算优化型 CPU 和 GPU 实例的 AWS Deep Learning Containers...要重新启动已停止的容器，请运行： docker start tf-dev 按照第 3 步中的说明设置隧道，即可继续进行开发。...此外，该服务还提供用于数据标签的完全托管的服务套件、托管的 Jupyter 笔记本开发环境、托管的训练集群、超参数优化、托管模型托管服务以及将所有这些结合在一起的 IDE。
本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。...所需工具Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备）Docker（用于容器化部署）步骤一：安装所需库首先...进行容器化部署为了在不同的服务器环境中运行模型，我们可以使用Docker进行容器化部署。...successfully')"]构建并运行Docker镜像：docker build -t mnist_model .docker run mnist_model结论通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型的跨平台移植与部署...无论是在移动设备上运行，还是在不同的服务器环境中部署，跨平台技术都能显著提高模型的实用性和可扩展性。希望这篇教程对你有所帮助！
理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。...对于docker定制可以参考Fayson以前的文章《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》和《如何在CDSW中定制Docker镜像》。...驱动程序的版本取决于GPU和操作系统。请确保下载正确的版本。要安装NVIDIA驱动程序，请按照相应驱动程序的下载页面上的说明进行操作。...nvidia-docker包参考： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker （可左右滑动） 以下示例步骤演示了如何使用nvidia-docker为驱动程序设置目录结构...-f cuda.Dockerfile （可左右滑动） 将这个新的引擎镜像push到公共Docker注册表，以便它可以用于CDSW工作负载。
在本章中，我们将学习各种保存和恢复模型的方法以及如何使用 TF 服务来提供模型。...服务保存模型 用 TF 服务来提供模型 在 Docker 容器中提供 TF 服务 Kubernetes 上的 TF 服务 在 TensorFlow 中保存和恢复模型 您可以通过以下两种方法之一在 TensorFlow...可服务对象用于执行计算，例如： 用于嵌入查找的查找表 返回预测的单个模型 返回一组预测的一组模型 查找表或模型的分片 管理器组件管理可服务对象的整个生命周期，包括加载/卸载可服务对象并提供可服务对象。...GAN 有两个组成部分： 生成模型，用于学习如何生成类似数据的 判别模型，用于学习如何区分真实数据和生成数据（来自生成模型） GAN 已成功应用于各种复杂问题，例如： 从低分辨率图像生成照片般逼真的高分辨率图像...您需要解析它们并在集群规范字典中正确设置它们。
大数据文摘作品 编译：姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。...扩展：负载平衡和服务发现 那么，假设现在你只有一台服务器来部署模型，由于它太慢了，或者我们的负载变得太高了，此时你想要启动更多服务器——如何在每个服务器上分配请求？.../tf_classify_server.sh ${port}`) 然而，当应用于机器学习时，这个设置遇到了带宽问题。 每秒几十到几百张图像，这个系统就会成为网络带宽的瓶颈。...但是，设置自定义的DNS服务器已经超出了本文的范围。...o 值得注意的工具包括Openstack / VMware（如果您使用的是自己的硬件），Chef / Puppet（用于安装Docker并处理网络路由）以及Docker（用于安装Tensorflow
两年前，Google Brain团队发布了TensorFlow，让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。...有了TensorFlow，你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大，是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成，我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络。...工具将抓取一组随机图像，使用模型来猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，并重复此过程，直到大部分训练数据被使用。最后一部分未过使用的图像用于计算训练模型的准确性。 3. 分类是使用模型分类新的图像。...介绍论文：https://arxiv.org/abs/1512.00567 从不知道如何从雏菊中分辨出郁金香到训练后可以成功分辨，大约需要20分钟。这就是深度学习的“学习”部分。...accuracy = 89.1% (N=340) 这说明我们的模型十次中有九次能够正确地猜出给定图像中显示的使五种花型中的哪一种。
选自 Medium 作者：Gus Cavanaugh 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了如何使用 Python、Keras、Flask 和 Docker 在 Kubernetes 上部署深度学习模型...本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例，将其作为一个用 Flask 实现的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。...在部署 Kubernetes 之前，我将展示如何编辑防火墙设置以在虚拟机上测试我们的 API。因此，仅仅查看这些对话框是不够的，我们还有更多的工作要做。...创建我们的深度学习模型 我们将复制一段 Adrian Rosebrock 写的脚本。Adrian 写了一篇很棒的教程，关于如何利用 Keras 构建深度学习模型并使用 Flask 部署它。...你已经成功地用 Keras 运行了一个预训练好的深度学习模型，并且使用 Flask 部署其服务、用 Docker 将其封装了起来。至此，我们已经完成了困难的部分。
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