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如何用TF Serving部署TensorFlow模型

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。 文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。另外,我会概述TF Serving的主要组件,并讨论其API及其工作机制。 你会立即注意的是,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。 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。 注如果从bazel运行Serving API,无需Python 2环境也可以运行。可参考TF Serving Installation。 完成这步后,开始真正的模型部署

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部署深度学习模型服务器

本文由腾讯+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/article/serve_deploy_deep_learning_model/ 简介 当我们历尽千辛万苦, 考虑tensorflow模型运行的方式,自己手动部署可能会占用比较多的内存。幸好已经有tensorflow-model-server软件包专门用于解决tensorflow模型部署问题。 该软件以pb格式的模型和variable来重建运算图,并提供rest api。 本文在训练阶段使用docker,serve使用docker,与服务器交互使用virtualenv。 I will fix it soon. setup virtual environment virtualenv tf1.13.1 virtualenv -p /usr/bin/python3 tf.13.1 [2] tensorflow serving example from google TODO 将predict.py的运行转到docker中 提供一个web界面 提供更多的模型部署实例

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    将Hexo部署服务器

    前言 看到群里好多人问如何将Hexo部署服务器。按我的思想,如果有服务器谁还用Hexo?但居然还真有人。 趁着上个月白嫖的腾讯的机器还没过期,赶紧重装个系统,来咕一篇Hexo如何部署服务器。 ? 开始操作 这篇文章并非从安装开始的教程。 因此并不会涉及Node的安装与配置,Hexo的下载等。 二、配置GIT服务器 连接服务器可以使用Xshell或者FinalShell等工具。这里我已Xshell为例,另一款工具同理。 登录服务器 由于是刚刚重装的系统,因此登录很简单。 这下在本地调试就用npm start,调试好了就上传到服务器,然后就可以通过服务器的IP访问了! ? ? 绑定域名 直接修改NGINX的文件即可。然后域名解析用A记录解析服务器即可。 ?

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    web部署腾讯服务器

    怎样将本地web项目部署腾讯服务器上?首先需要有一台腾讯服务器 腾讯服务器地址 https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect? 926cbf665559b546f00b6d68613668ee&from=console 1.本地计算机的工作: (1).用eclipse新建一个web项目,然后在webcontent下新建一个index.html,然后在本地部署 Tomcat服务器下,打开浏览器看是否能访问本地项目. (2).将web项目导出成war文件. 2.腾讯服务器的配置: (1).配置jdk环境. 登陆腾讯服务器,点击安全组选项,注意最上面的项目选择正确,点击安全组选择新建, 选择放通全部端口, 然后到最下面,点击新建, 返回安全组,点击加入实例, 勾选响应主机,然后点击确定. ,在浏览器输入http://服务器公网IP:8080/项目名称/index.html即可访问服务器web项目.

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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

    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移动app、嵌入式设备和网页应用上。 图19-1 TF Serving可以服务多个多个模型,并自动部署每个模型的最新版本 假设你已经用tf.keras训练了一个MNIST模型,要将模型部署TF Serving。 如果每秒想做尽量多的查询,可以将TF Serving部署在多个服务器上,并对查询做负载均衡(见图19-2)。这需要将TF Serving容器部署在多个服务器上。 图19-2 用负载均衡提升TF Serving 现在,在部署MNIST模型。 训练模型(或任意模型),部署TF Serving或Google Cloud AI Platform上。写客户端代码,用REST API 或 gRPC API做查询。更新模型部署新版本。

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    【工程】深度学习模型部署的那些事儿

    先来看看基于TF-Serving后最终整个流程是怎么工作的: 如图,在TF-Serving流程上一般会用到两台机器(或更多),其中一台作为TF-Serving服务器,专门给模型用来部署并预测 我们将模型部署TF-Serving服务器上,TF-Serving会自动根据传入的端口和模型路径进行部署模型所在的服务器不需要python环境(以python训练为例),随后应用服务直接对模型所在服务器发起服务调用 然后来看看怎么将模型部署TF-Serving上: 流程比较简单,首先在GPU服务器上训练好模型后,将模型保存好,再根据网上的转换脚本转换成TF-Serving接受的格式,不论使用Tensorflow 推理服务器需要有python环境。 第二套方案利用TF-Serving进行部署TF-Serving自动会进行部署和端口监听。 好处: 速度较方案一快。 不需要python环境。 每个对外服务调用模型需要配置专门的逻辑:从GPU服务器取Embedding,作为输入给TF-Serving,才能得到TF-Serving的输出。

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    当微信小程序遇上TensorFlow:接收base64编码图像数据

    Serving部署了服务端。 所以现在的问题是,如何让服务器端接收base64编码的图像数据? 查看模型的签名 为了解决这一问题,我们还是先看看模型的输入输出,看看其签名是怎样的? 也许你认为可以在服务器端编写一段代码,进行base64字符串解码,然后再转交给Simple Tensorflow Serving进行处理,或者修改Simple TensorFlow Serving的处理逻辑 ,但这种修改方案增加了服务器端的工作量,使得服务器部署方案不再通用,放弃! input节点是啥(注意不能使用模型部署的signature信息)?

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    部署(3.上传项目服务器

    freeze >requirements.txt 4.将项目打包成.zip包 2.前端的vue项目 1.删除项目下的node_modules文件夹 2.打包项目成.zip包 2.使用FileZilla上传项目包服务器 1.使用FileZilla连接服务器 ?   2.上传两个zip包服务器 ?   3.在服务器解压zip包 1.使用Xshell连接服务器 2.解压zip包 sudo -i cd /home/ubuntu ls unzip demo.zip unzip untitled.zip

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    在几分钟内构建强大的可用于生产的深度学习视觉模型

    在保持相同的服务器体系结构和API的同时,部署新算法和实验非常容易。 不仅可以与TensorFlow模型一起使用,而且可以轻松扩展以服务于其他类型的模型和数据。 可用于同时服务多个模型模型版本。 在本文结尾,还利用TF Serving之上的Flask框架来构建自己的自定义服务API。 发出服务器请求:服务器启动并运行后,可以通过gRPC或HTTP对其进行请求。 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。 考虑端的观点,可能已经注意模型服务不只是将一些数据作为请求转储服务器。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。 做笔记,甚至可以dockerize和部署Kubernetes的瓶API或使用WSGI服务器像Gunicorn规模并提高性能。 ?

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    使用 Serverless 进行 AI 预测推理

    对于 AI 项目来说,落地实际项目中,就是将训练的模型,投入生产环境中,使用生成环境的数据,根据模型进行推理预测,满足业务需求。 而常规的部署方案,通常都是将模型部署一台独立设备上,对外以 API 接口的形式提供服务,业务模块或前端 APP 等所需预测推理能力的位置,通过调用 API,传递原始数据,由 AI 推理服务完成预测推理后 接下来,我们就演示下如何使用腾讯的 SCF 无服务器函数来实现 AI Serving 能力。 后续在提供推理能力时,就是使用这些图及变量文件,加载到 TF Serving 内。 为了便于后续的操作,我们在这里也直接提供我们导出的模型文件供后续操作,可以点击这里的导出模型文件来下载。 进入腾讯服务器函数 SCF 的控制台,选择广州区以后,点击新建函数,为函数起一个比较容易记住的名字,例如 testai,选择运行环境为 Python 2.7,然后下一步代码配置页面。

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    Tensorflow笔记:模型保存、加载和Fine-tune

    可是不得不说saved_model几乎就是为了部署而生的,因为依靠tf.Serving部署模型时要求模型格式必须是saved_model格式。 本文样例的保存在参数设置上会考虑方便部署。 人为设定这个“版本文件夹”的原因是,在模型部署的时候需要将模型位置精确saved_model_dir,tf.Serving会在saved_model_dir下搜索版本号最大的路径下的模型进行服务。 其中inputs和outputs分别用来获取输入输出向量的信息,在部署服务后来的数据会喂inputs中,服务吐的结果会以outputs的形式返回;而method_name如果用来部署模型的话需要设置为 所以个人建议,如果要进行迁移学习,先将模型转化为pb模式。 其他的想起来在写 我的博客即将同步至腾讯+社区,邀请大家一同入驻:腾讯自媒体分享计划 - +社区 - 腾讯

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    将Hexo部署服务器(使用宝塔面板)

    本来Hexo是部署在GitHub上的(可以看我之前文章Hexo搭建静态博客 - Taitres' Blog包括了Hexo的基本使用),但是访问太慢了,并且想折腾一下,还想整个个人云盘,就买了个腾讯的轻量应用服务器 思路是: 在服务器上搭建Git环境,创建Git仓库 在主机生成Hexo静态文件,通过与服务器连接,推到服务器上的Git仓库 通过git-hooks实现自动部署网站资源目录 Nginx做静态文件服务器, /taiblog.git branch: maste 2.测试 hexo clean #清除缓存 hexo generate #生成静态页面 hexo delopy #将本地静态页面目录部署服务器 带你跳过各种坑,一次性把 Hexo 博客部署自己的服务器_jeffery5461的博客-CSDN博客_hexo 部署 将Hexo部署自己的服务器上 - StaryJie - 博客园 (cnblogs.com ) 腾讯使用宝塔面板部署Hexo | LeaflagのBlog

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    Docker安装solo博客部署服务器教程

    Docker 部署 2. 日志配置 3. Nginx 反向代理 Solo 是一款小而美的开源博客系统,专为程序员设计。 Docker 部署 Docker 方式部署是动态博客用法,主要用于在服务器部署动态博客。 127.0.0.1' identified by '123456'; grant all privileges on *.* to 'root'@'127.0.0.1'; flush privileges; 打开服务器上的 注意:JDBC_PASSWORD 也是指服务器上mysql的root用户密码 注意--listen_port,我这边设置监听的端口号是6000,官方给的是8080端口,因为我这边服务器上的8080端口已经被 --add-port=6000/tcp --permanent firewall-cmd --reload firewall-cmd --zone=public --list-ports 也要在服务器上的安全组上放行

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    Spring boot项目部署腾讯服务器

    两者之间的区别是:打包成jar包的情况下是不需要在服务器上安装Tomcat的,而war包需要;不需要的原因是因为springboot项目是集成了Tomcat。 购买腾讯产品前,先领取(代金券礼包) 1、创建并写好一个项目后,在IDEA中点击maven project>visitor(你的项目名)>Lifecycle>package,双击package即可打包 image.png 3、下载并安装Xftp6,它可以让我们通过界面操作将本地的jar包拖拽服务器上,对于不熟悉操作Linux命令的人来说很方便。 二、腾讯服务器环境搭建 1、Linux环境中安装JDK 首先需要明确的是,springboot项目需要的JDK版本不能低于1.8   使用yum安装JDK,其命令为: yum -y install 替换成java -jar spring-boot01-1.0-SNAPSHOT.jar > log.file 2>&1 &就可以解决这个问题了 image.png 最后,关闭了控制台,依旧可以让该项目在服务器上正常运行了

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    Jenkins部署SpringBoot项目远程服务器

    本文是上一篇文章的后续,上一篇只是利用Jenkins部署项目本地,并启动,本文是将项目部署远程服务器并执行。 1.2 环境配置 这里需要在 系统管理->系统设置->Publish over SSH配置远程部署服务器,如图: ? 其中参数配置如下: Passphrase :远程服务器密码 Name :这个就是给远程连接起个名 Hostname :远程服务器地址 Username :远程服务器用户名 Remote Directory shell脚本复制打包后文件夹,代码如下: mvn clean install -Dmaven.test.skip=true; cp /usr/local/shell/start_jar.sh start /logs -Dspring.profiles.active=${spring_profile} ${deploy_path}/${jar_name} >/dev/null & #将进程ID存入pid

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    hugo博客部署腾讯轻量级服务器

    购买服务器服务器 我买的服务器是腾讯的轻量级服务器,双十一的时候打折买的,3年144元,还有一个域名3年89元,如果是学生或者经济紧张可以考虑节日的时候买。 域名备案 如果hugo博客部署github,那么可以不需要备案,因为github属于国外的服务器,但是如果自己用大陆服务器搭建就需要备案,否则用域名打开网页后会提示网站需要备案,备案请点击这里:腾讯域名备案 二.服务器下载nginx 进入腾讯控制台登录服务器,先确保Centos有sudo权限 sudo -l image.png 确保80端口(http)和443端口(https)没有被占用,如果没有显示任何结果则说明没有被占用 ip地址,如果会出现nginx的页面,说明可以导航您的服务器,即nginx安装成功 三.防火墙设置 为了使外部用户可以访问web服务器,需要开放防火墙,主要是80端口和443端口,可以在服务器的控制台手动设置 不过我用的暂时是腾讯的。

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    TensorFlow-Serving的使用实战案例笔记(tf=1.4)

    最近在测试一些通用模型+项目,包括:CLUE(tf+pytorch),bert4keras(keras), Kashgari(keras+tf)等。 Serving 和 Flask 部署 Keras 模型 github:keras-and-tensorflow-serving 官方教程: TensorFlow Serving 具体细节直接看教程 + Docker + Tornado机器学习模型生产级快速部署 2 keras-H5格式转变为tensorflow-pb + 模型热更新 2.1 keras-H5格式转变为tensorflow-pb TensorFlow Serving 会自动检测出 my_image_classifier 目录下模型的新版本,并在服务器中更新它。 其中, 服务器 URI: http://服务器地址:端口号/v1/models/模型名:predict 请求内容: { "signature_name": "需要调用的函数签名(Sequential

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    怎样用英伟达TensorRT优化TensorFlow Serving的性能?谷歌工程师一文详解

    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。 与之前一样,我们尝试在生产环境中部署 ResNet 模型。下方所有示例均在配备 Titan-V GPU 的工作站上运行。 resnet_client.py 会发送一些图像给服务器,并返回服务器所作的预测。现在让我们终止 TensorFlow Serving 容器的运行,以释放所占用的 GPU 资源。 转换和部署模型 现在,我们有了工作模型。 和 Docker 生成经 TF-TRT 转换的模型与提供一般模型一样简单。

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    如何将pytorch检测模型通过docker部署服务器

    本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型服务器, 。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: ? ? 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。 ?

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