tensorflow生产环境部署

最新推荐文章于 2025-04-15 11:48:02 发布
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分类专栏： tensorflow
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模型部署系列——TensorFlow Serving部署模型
AI天才研究院
08-05 1307
2019年，人工智能技术飞速发展，而云计算、容器技术则带来了更加方便和灵活的部署环境。TensorFlow Serving 是 TensorFlow 官方发布的服务化部署工具，它可以将训练好的模型部署到线上环境，提供 HTTP/RESTful API 服务，并且支持多种编程语言，包括 Python、Java、C++等。
Tensorflow 2.x 模型-部署与实践
ceshirenhemin的博客
08-11 798
很多时候模型的输入输出对我们来说是黑盒的，而在调用服务接口的时候我们需要知道模型的输入输出以及签名的key，我们可以使用saved_model_cli show --dir model/test/1 –all来查看我们需要的参数。由于tensorflow有些组件是懒加载模式，因此第一次请求预测会有很严重的延迟，为了降低懒加载的影响，需要在服务初始启动的时候给一些小的请求样本，为了降低懒加载的影响，需要在服务初始启动的时候给一些小的样本(tfrecord格式)，调用模型的预测接口，预热模型。...
深度学习Tensorflow生产环境部署（上·环境准备篇）
xingoo
01-03 788
最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署，尤其是在做服务器GPU环境部署时，遇到了不少坑。特意总结一下，当做前车之鉴。 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m &a...
TensorFlow 模型部署的详细介绍
独坐一隅，凝神遐想，是种幸福！ ——独隅
03-28 1274
TensorFlow 模型部署的详细介绍，涵盖部署方法、工具、性能优化及常见场景，适合从入门到生产环境的实践参考
深度学习Tensorflow生产环境部署
永远飞翔的鸟
09-14 511
深度学习Tensorflow生产环境部署
Tensorflow 分布式部署简介
热门推荐
sydpz1987的博客
05-07 2万+
tensorflow-0.8 的一大特性为可以部署在分布式的集群上，本文对tensorflow的分布式的相关文档进行了简单的翻译，并加入了一些个人的看法。
不到50行代码，就能在生产环境中部署Tensorflow模型
weixin_42376823的博客
02-24 411
公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。 2021年，最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元，换算成人民币将近百万。 现在，即使是入门级编程工作，开发者也必须具备人工智能技能。实际上，找到一篇教程，为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训出来模型，然后运行该模型进行演示。 只不过，仅知道如何使用简单的 Python
深度学习Tensorflow生产环境部署（下·模型部署篇）
xingoo
01-03 5818
深度学习Tensorflow生产环境部署（下·模型部署篇） 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。 1 hello world篇 部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉取tensorflow/serving，如果是GPU环境则麻烦点，具体参考前一篇，这里就不再赘述了。 cpu版本的可以直接...
手把手教你将TensorFlow模型部署到生产环境：TensorFlow Serving全流程实战
最新发布
理论都是虚的，代码才是王道。
04-15 345
目录名必须是数字，如"1"、“2”，不能用"v1"等字符！部署模型不是终点，而是新的起点。设置自动化监控（Prometheus+Grafana）建立版本回滚机制定期进行压力测试记住，线上服务的稳定性比模型精度更重要！遇到问题欢迎在评论区交流，看到必回。
【TensorFlow 2.0模型部署】：生产环境部署的终极策略
[【TensorFlow 2.0模型部署】：生产环境部署的终极策略](https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/TensorFlow_Serving.max-1000x1000.png) # 摘要 TensorFlow 2.0作为一款广泛使用的机器学习...
python训练模型生产_tensorflow 模型部署生产环境
weixin_39626927的博客
12-17 649
由于python的灵活性和完备的生态库，使得其成为实现、验证ML算法的不二之选。但是工业界要将模型部署到生产环境上，需要考略性能问题，就不建议再使用python端的服务。这个从训练到部署的整个流程如下图所示：基本可以把工作分为三块：Saver端 模型的离线训练与导出Serving端 模型加载与在线预测Client端 构建请求本文采用 Saver (python) + Serving (tenso...
TensorFlow serving部署.txt
09-13
TensorFlow serving部署.涉及几个命令，很方便，大家可以快速尝试一下，把模型快速部署，对外提供RestFul API服务
图片_TensorFlow识别复杂验证码以及搭建生产环境_csdn_胡大炮的妖孽人生
05-08
TensorFlow识别复杂验证码以及搭建生产环境的验证码图片 地址：https://blog.youkuaiyun.com/huplion/article/list/4?t=1&
快速入门 TensorFlow2 模型部署
01-07
机器学习问题不仅是一个科学问题，更是一个工程问题。 大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上，但是企业不仅需要训练一个完美的模型，同时也需要将其部署，向用户提供便捷的服务。 如下图所示，机器学习系统由机器学习代只包含一小部分，而在中间的小黑匣子周围，所需要的基础设施庞大而复杂。 因此，在实际应用中，一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上，同时还需要将其部署向用户提供便捷的服务。 在本教程中，笔者将重点放到了机器学习模型部署上面，并使用最为热门的 TensorFlow 2 框架完成实践。 此教程内容节选自实验楼近期好课《TensorFlow 2 模型部署
How-to-Deploy-a-Tensorflow-Model-in-Production:这是Siraj Raval在YouTube上发布的“如何在生产中部署Tensorflow模型”的代码
03-07
如何在生产中部署Tensorflow模型 这是Siraj Raval在YouTube上发布的“如何在生产中部署Tensorflow模型”的代码 概述 这是Siraj Raval在YouTube上录制的视频的代码。 我们将使用库在生产中部署初始模型。 依存关系 所有这些都包含在iPython笔记本中。 您只需要 用法 通过在主目录的终端中运行jupyter notebook notebook来运行jupyter notebook 。 所有说明都在那儿。 随附的2个文件-一个是客户端，另一个是我们如何训练和保存用于Tensorflow Serving的简单MNIST模型的示例。 学分 积分归Google所有。 我只是创建了一个包装器来使人们开始使用。
tensorflow部署
victory0508的专栏
07-20 501
1. 安装 yum install -y python34 python3 get-pip.py pip3 install numpy pip3 install matplotlib pip3 install sklearn yum install -y python34-devel yum install -y python34-pip pip3 install --upgrad
TensorFlow识别复杂验证码以及搭建生产环境（8）—— 基于Python的调用
huplion的专栏
01-06 2027
0x00 基本环境 grpc, tensorflow-serving-client 都要装好 0x01 client.py import sys sys.path.insert(0, "./") from tensorflow_serving_client.protos import predict_pb2, prediction_service_pb2 # import cv2...
tensorflow简易部署
sinat_38230425的博客
10-21 448
部署 docker模式： 拉下服务镜像 docker pull tensorflow/serving 后台模式启动一个容器: sudo docker run -d --name serving_base tensorflow/serving 复制模型到镜像里去: sudo docker cp /home/hiicy/redldw/mpf/model/mobile aee88:/models/mob...
tensorflow安装及部署
01-09
### TensorFlow 安装与部署教程 #### 选择合适的安装方式 对于大多数用户而言，推荐通过 `pip` 或者 `conda` 来安装 TensorFlow。这两种方法简单快捷，并能自动处理依赖关系。 如果选择了基于 pip 的安装，则可以执行如下命令来获取最新稳定版的 TensorFlow： ```bash pip install tensorflow ``` 而对于希望利用 GPU 加速计算能力的情况来说，应该指定安装带有 GPU 支持的版本： ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 考虑到网络因素可能导致下载速度较慢，在中国地区建议配置国内镜像源以加快下载过程[^4]。 #### 设置环境变量（仅限特定情况） 当遇到某些特殊需求或旧版本时，可能需要手动设置环境变量指向特定 URL 下载二进制文件。例如，针对早期版本的操作可以通过下面的方式完成： ```bash export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl pip install $TF_BINARY_URL ``` 不过这种做法通常只适用于非常具体的历史场景下[^2]。 #### 测试安装成功与否 为了验证 TensorFlow 是否正确安装并能够正常工作，可以在 Python 解释器内运行简单的程序来进行检测： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 这段代码会打印出已安装 TensorFlow 的版本号，从而确认安装无误。 #### 关于 Keras 的说明 值得注意的是，自 TensorFlow 2.x 起，默认集成了 Keras API 。因此只要按照上述指导完成了 TensorFlow 的安装操作之后，也就意味着同时获得了完整的 Keras 功能支持，无需再额外单独安装 Keras 库[^1]。 #### 部署注意事项 在实际项目中进行模型服务化的过程中，可能会涉及到将训练好的模型导出为 `.pb` 文件用于生产环境中调用。此时需要注意路径设定以及潜在的服务端热更新机制所带来的影响[^3]。
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