那这个TF-Serving是什么样的呢？...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的服务器，专门给模型用来部署并预测...不过TF-Serving一个很大的坑在于：数据预处理的部分需要交给应用服务做，TF-Serving只接收张量输入，如文本分类的模型，它就只接收序列的id，而非句子本身，并且输出返回的是id而非文本化的标签...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。...这样，方案四既拥有了方案三速度最快的优点，也避免了TF-Serving需要做输出输出转换，以及在TF-Serving与GPU Embedding服务器中来回跑的缺点。
启动镜像 docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -v "/root/tf-serving/serving/tensorflow_serving/servables/
业界主流的部署框架有以下几种： TensorFlow Serving：TensorFlow Serving（简称TF-Serving）是Google发布用于机器学习模型部署的高性能开源框架，内部集成了TF-TRT...服务中多个模型可能采用不同训练框架，TF-Serving或Troch Serve推理框架只支持单一模型格式，无法满足部署需求。...图2 图像分类模型TF-TRT优化结构图 3.1.1 性能瓶颈 模型经过TF-TRT优化后使用TF-Serving框架部署，服务压测GPU利用率只有42%，QPS与Nvidia官方公布的数据差距较大。...其中检测和分类两个子模型是单独训练的，推理时合并成单个模型，部署框架采用TF-Serving，优化工具采用TF-TRT。...对比可以看出： 图9 优化结果性能对比 原始服务CPU增加到32核，GPU利用率提升到90%，但QPS提升只有36%； Triton Ensemble方式与原始TF-Serving服务相比性能差距不大
灰度发布 分布式追踪 监控系统：Prometheus Prometheus架构 搭建Prometheus系统 监控应用程序 机器学习工具集Kubeflow kubeflow核心组件 TFJob 模型部署：TF-Serving
：无监督学习，训练深度网络，计算机视觉，序列处理，自然语言处理； 覆盖更多的库和API（Keras，Data API，TF-Agents），使用Distribution Strategies API、TF-Serving
TFCC 在将深度学习模型应用于工程服务中，我们往往会遇到以下几个问题： 模型多为python实现，而在线服务为c++，因此需要实现c++ - python的通信； 使用TF-serving的时候可能会遇到...protobuf版本不兼容的问题，因此即使使用tf-serving依然需要将模型的inference放在一个单独的进程中； 不同业务用法不尽相同，增加了运维部署及扩容的成本与风险； 当业务需要在同一台机器部署多个模型时
3 个模块: master、 worker 和 manager， 各自主要职责为： master： 业务请求的路由 根据 zookeeper 上的动态路由选择将请求直接路由给可以访问的服务（这里包括TF-Serving...在模型预测前和预测后可以加载自定义处理逻辑，可以对模型的输入数据和输出数据进行预处理 worker: 注册本机信息，负责上报心跳给 manager, 心跳包含本机上的算法服务的健康状态 负责算法模型的本地拉取， 由 tf-serving
首先要导出 TF-Serving 能识别的模型文件 python DeepFM.py --task_type=export --learning_rate=0.0005 --optimizer=Adam...15ms：对应解析请求包，查询redis/tair，转换特征格式以及打log等 斜率部分0.5ms：一条样本forward一次需要的时间 一个比较有意思的现象是：随着进一步放量，平均时耗不升反降，怀疑 TF-Serving
volumes: - name: local-storage persistentVolumeClaim: claimName: mnist-test-pvc tf-serving
训练好的模型可以实现一键上线，有效的提升了模型的实验效率； TF-Serving在线模型服务：这里主要使用TF-Serving的方式部署BERT线上推理模型、排序模型等，支持Faster Transformer...通过模型在线预估框架、搜索模型实验平台和TF-Serving在线模型服务很好的实现了排序服务架构优化。整个架构非常具有参考价值，也可以看出美团深厚的技术底蕴，这里不得不服。 6.
AI鉴黄师界面 其背后使用的是tf-serving技术，有关tf-serving的方法，也可以在《深度学习之TensorFlow：工程化项目实战》一书中找到教程和对应的代码实例。
/mpi-job ks pkg install kubeflow/pytorch-job ks pkg install kubeflow/seldon ks pkg install kubeflow/tf-serving
这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包，全系列TensorFlow部署和生产工具（如TF-Serving，TF.js和TFLite）以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。
3.3.1 相关性模型计算流程性能优化 图8 相关性模型线上计算流程图 点评搜索相关性模型的线上计算流程如图8所示，通过缓存机制及TF-Serving模型预测加速来优化模型实时计算的性能。...相关性模型部署在TF-Serving上，在模型预测时，采用美团机器学习平台的模型优化工具ART框架（基于Faster-Transformer[15]改进）进行加速，在保证精度的同时极大地提高了模型预测速度...采用基于点击和人工标注数据的两阶段训练方案来有效利用大众点评的用户点击数据，并根据相关性计算的特点提出了基于多相似矩阵的深度交互结构，进一步提升相关性模型的效果；为缓解相关性模型的线上计算压力，在线上部署时引入缓存机制和TF-Serving
Keras的用户可以更快的在TensorFlow的框架下做出相应地模型，能更方便地进行分布式训练，使用Google的Cloud ML， 进行超参，还有更更重要的：TF-Serving 5、分布式TensorFlow
其实这应该不算缺点，这是标准的，它可以通过 tf-serving 部署。所以如果我们把接口统一成 PB 的话，那预测模型就不需要修改，我们只要统一 Model 接口。
TF-Serving在线模型服务：L2排序模型、BERT模型上线使用TF-Serving进行部署。...TF-Serving预测引擎支持Faster Transformer[38]加速BERT推理，提升了线上的预估速度。
美团也提供了高性能的TF-Serving服务（参见《基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估》一文）以及自研的MLX模型打分服务，都可以进行高性能的Batch打分。...基于此，我们针对不同的模型，采取不同的策略： 深度学习模型：特征多，计算复杂，性能要求高；我们将计算过程放到公司统一提供的TF-Serving/MLX预估服务上。
图7 相关性分数离线/在线计算流程图 线上实时计算的任务轻量模型使用TF-Serving进行部署，TF-Serving预测引擎支持使用美团机器学习平台的模型优化工具—ART框架（基于Faster-Transformer
模型过渡到深度模型后，预测的耗时大大增加，第一版采用 tf-serving 的模型，虽然取得了不错的效果，但是耗时接近 1 秒，完全没办法全量。
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