TF模型部署的特点

最新推荐文章于 2025-01-20 16:35:38 发布
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TF模型部署的特点

  • 可扩展性、稳定性、可靠性（能经历大规模多应用部署的考验）好
  • 支持将模型部署到不同的设备，可在移动端进行产品的部署，不需要单独的模型解码器
  • TF serving高性能，开源的机器学习服务系统，专为部署设计的
    1. TF serving可以结合docker一起使用，部署方便
    2. 提供了REST和GRPC的接口
    3. 支持regression，classify，predict 的api
    4. serving的轻量化可以很好的解决服务问题
  • TF采用分布式的架构，对云的处理适应能力好，适合大规模项目的部署
  • TF有Js的版本，支持的浏览器端训练推理
  • Tensorboard的可视化工具便于查看数据
  • 各个平台上都能跑，win、Linux、MacOS、Android、iOS都能方便的使用
  • 可以用python接口，也有高性能的C++接口
  • 支持离线多机多cpu、gpu的分布式训练，还有在线提供serving的一整套解决方案，快速落地项目，极大减少工程成本

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TensorFlow部署：使用FastAPI部署TF模型
新华编程特战队
01-01 1474
它涉及设置 Tensorflow FastAPI 项目、开发用于模型推理的 API 端点、处理请求和响应格式、增强性能和可扩展性、测试和监控已部署的模型，以及将模型置于部署前的最后阶段。计划将输入数据作为请求正文中的 JSON 对象发送，并使用 Tensorflow FastAPI 中的 JSONResponse 类将响应作为 JSON 对象返回。使用 TensorFlow 的 API 来训练和优化您的模型。我们使用此函数通过测量单个请求的响应时间来测试模型的性能，并执行负载测试以模拟高请求负载。
百度AI Studio 上部署tf框架
qq_45752561的博客
01-22 568
前言 这篇博客是来记录我部署tf框架所踩到的坑，嘿嘿，也是第一篇博客，所以有些粗糙的地方，请谅解。唉，我之前用paddlepaddle框架的时候，真的感觉这个平台太太太良心了！但是因为我在做比赛，比赛官方用的是tf，还给了例程，所以得试一下，但是我的电脑运行速度一言难尽，所以就想看看能不能找到办法在百度AI Studio 上部署tf框架。 我大致看到俩种方法，第一种是说终端上可以使用tf框架，第二种方法是说这个平台是一个ubuntu的操作系统，通过安装Anaconda，来安装tf. 第一种方法 链接: l
深度学习笔记（九）——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署
拨雪寻春，烧灯续昼
01-21 4439
简单介绍了tf2保存模型的方式和相关代码，并导出为tflite，在加载保存的模型进行一次前向推理。最后简单介绍了了两种常用的量化方式。
TF模型部署
sunlanchang的博客
03-21 549
TF模型部署
tf_serving-模型训练、导出、部署（解析）
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风吴痕的博客
11-22 1万+
参考： 1、https://tensorflow.google.cn/ 2、https://www.tensorflow.org/ 3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413参考官网Serving a TensorFlow Model以及TensorFlow Serving 尝尝鲜，对Serving a TensorFlow Model进行分层次解析。模型训
精选资源
大模型部署-将Qwen1.5大语言模型导出为ONNX或TFlite-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
10-15
本项目专注于将Qwen1.5大语言模型导出为ONNX或TFlite格式，旨在提供一种优化的模型部署方案，使开发者能够更高效地将模型应用到不同平台和设备上。Qwen1.5是一种大型语言模型，具有较高的语言理解和生成能力，它能够...
模型部署：TF Serving 的使用
TURING.DT
01-20 1212
p 8500:8500 -p 8501:8501表示将本地的端口映射到容器的端口，其中8500表示通信方式使用gPRC，8501使用Rest API进行通信，二选一，这里选择8500；一个重要的特性是：支持热更新与模型版本自动管理，这意味着一旦部署成功，不需要再为线上服务担心，只需要关心线下的模型训练即可；其中，重点是最后一步模型保存，需要保存成pb格式，如果你这边是其他格式，需要将其转换成pb；服务器端的目的是基于上面的模型文件，提供模型服务，方便通过客户端进行调用，实现模型推理；
4个android下使用的人脸识别模型文件tflite格式
最新发布
06-11
值得注意的是，尽管预训练模型简化了开发过程，但开发者在实际部署时仍需要考虑模型的精度、设备的计算能力、功耗以及隐私安全等因素。有时候为了适应特定的场景和需求，可能还需要对模型进行微调或优化。 对于想要...
将tflite格式的模型部署在安卓移动端详细步骤
GZAY的博客
12-20 5154
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手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境 ...
weixin_34309435的博客
03-24 3029
介绍 将机器学习（ML）模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow（TF）服务，以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后，你将能够使用TF服务来部署和向TF训练的深度CNN发出请求等...
tf2.0 模型保存与1.0_Tensorflow2.0模型部署(python)
weixin_30789921的博客
01-24 826
模型训练完后，往往需要将模型应用到生产环境中。最常见的就是通过TensorFlow Serving来将模型部署到服务器端，以便客户端进行请求访问。1. TensorFlow Serving 安装TensorFlow Serving一般安装在服务器端，最为方便，推荐在生产环境中 使用 Docker 部署 TensorFlow Serving 。当然也可以通过apt-get 安装 。这里我主要使用的前...
tf的优点介绍
fangting的博客
01-14 960
-memory work不行 NLP的特征 - 输入是个一维线性序列 - 输入不定长 - 单词相对位置 - 相距较远的单词特征需要联合 背景，RNN的流行       ~~~~~~       NL
tf_serving
qq_32110859的博客
12-10 1254
1 tf_serving 需要算法提供的主要有三个东西：    a：模型pb文件    b：上线所需client文件 首先：pb文件需要用tf.saved_model相关models生成。 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder().add_meta_graph_and_variables() 中signature_def_map中对于clas...
Tungsten Fabric架构解析丨TF如何收集、分析、部署？
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01-08 596
在5G的时代大背景下，云计算已作为强大基座助力企业翱翔云端。
python教程：TF模型部署的特点
qfluohao的博客
05-08 367
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手把手教你使用tfserving进行模型部署
qq_42693848的博客
07-09 8058
目录导读tfserving镜像下载模型准备部署模型http接口请求原数据请求http inferencegrpc请求参考文献 导读 在工业界，模型的部署绝大部分的企业都会选择tfserving工具。本篇文章分享一下如何使用容器进行模型部署并使用部署好的模型。 tfserving镜像下载 使用docker下载tfserving镜像，关于docker的使用可参考，tfserving包含的版本可在此查看。 docker pull tensorflow/serving:2.1.0 # 这里下载的是tf2.1.0的
什么是TFserving？如何用TFserving部署深度学习模型？
张伟的专栏
11-22 2769
TFserving的模型是通过模型名称和签名来唯一定位。线上模型如何更新而服务不中断：TFserving支持模型的不同的版本，如your_model中1和2两个版本，当你新增一个3模型时，TFserving会自动判断，自动加载模型3为当前模型，不需要重启。支持热更新：Source加载本地模型，通知Manager有新的模型需要加载，Manager检查模型的版本，通知Source创建的Loader进行加载模型。当你训好你的模型，需要提供给外部使用的时候，你就需要把模型部署到线上，并提供合适的接口给外部调用。
深度模型部署工具优劣学习总结
hasque2019的博客
04-04 2956
记录一下模型部署时调研的一些笔记。
SBERT之部署TF-serving和Flask服务实践详解
02-18 2149
背景 SBERT模型是基于pytorch和transformers来实现的。如果想要通过tensorflow-serving来部署模型的话。首先，要将transformers模型转成pb的。tensorflow-serving只能支持模型本身的输入输出，不支持模型前的预处理，模型后的pooling等业务相关定制化操作。基于我们的定制化业务需求，决定了tensorflow-serving上需要封装一层flask服务来实现定制化业务。从而实现对客户端而言是端到端的输入与输出，将业务封装在服务端。 ten
.tflite模型部署到嵌入式
01-07
### 将TFLite模型部署到嵌入式设备的方法教程 #### 选择合适的嵌入式平台 对于嵌入式系统的开发，首先要选定目标硬件平台。这通常取决于具体应用场景的需求，比如性能需求、功耗限制和成本考量等因素。 #### 准备环境与工具链 为了支持TensorFlow Lite模型的运行，在所选平台上需安装必要的软件库和支持包。例如，当采用基于Linux的操作系统时，可以通过apt-get命令来获取依赖项；而对于裸机或RTOS环境下，则可能需要编译定制版本的解释器[^2]。 #### 转化并量化模型 原始训练得到的大规模神经网络不适合直接应用于资源受限的小型装置之中。因此要利用专门设计用于简化结构的技术——即所谓的“轻量化”，其中包括但不限于剪枝(pruning)，蒸馏(distillation) 和量化(quantization)[^3] 。特别是后者能够显著减少参数大小从而降低内存占用率，并加快预测速度而不明显牺牲精度。 #### 编写加载及推断逻辑代码 完成上述准备工作之后就可以着手编写应用程序了。下面给出了一段Python伪代码作为参考： ```python import tensorflow as tf interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") # 加载已转化成lite格式的模型文件 input_details = interpreter.get_input_details() # 获取输入张量详情 output_details = interpreter.get_output_details() # 获取输出张量详情 # 设置输入数据（假设这里有一个名为data的数据集） for i in range(len(input_details)): interpreter.set_tensor(input_details[i]['index'], data) interpreter.invoke() results = [] for o in output_details: results.append(interpreter.get_tensor(o['index'])) ``` 需要注意的是如果遇到类似`ValueError: Cannot set tensor...`这样的错误提示可能是由于类型不匹配造成的。此时应该仔细核对原生框架定义下的tensor属性同Lite版之间是否存在差异，并据此调整设置语句以确保二者一致[^4]。
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