腾讯云开发者社区-腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

综合排序丨最热优先丨最新优先

TensorFlow Serving

TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。部署模型安装 Serving echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | sudo apt-key add - sudo apt update sudo apt install tensorflow-model-server 开启 Serving 开启 TensorFlow Serving ，提供脚注 [1]TensorFlow Serving: https://github.com/tensorflow/serving [2]Servers: TFX for TensorFlow Serving

2021-05-06

8560

标签:

Knative Serving flowchart

Knative 包括build（现在转向tekton），serving，event。本篇是关于serving的。之前的一篇文章 Knative getting-started 介绍了 Knative Serving 的两个最主要的功能，版本流量控制和自动扩缩容（可以将pod缩容到0以及冷启动是Knative扩缩容最大的特性

2022-11-25

7750

标签:

Tensorflow serving with docker

本次教程的目的是带领大家看下如何用 Docker 部署深度学习模型的第一步我们需要 pull 一个 docker image sudo docker pull tensorflow/serving 如上图所示，执行 pull 之后，我们看到本地已经存在 tensorflow/serving:latest 接下来我们 clone 一个仓库 git clone https://github.com/tensorflow /serving 上图中的 saved_model_half_plus_two_cpu 就是我们想要部署的模型然后我们可以直接运行以下命令实现部署运行结果如下图所示，我们可以看到 Exporting

2021-07-29

4630

标签:

容器镜像服务

knative serving 组件分析

knative 部署完成后可以在 knative-serving namespace 下看到创建出的组件： $ kubectl get pod -n knative-serving NAME 组件 serving 共有 6 个主要的组件，其中 5 个在 knative-serving 这个 namespace 下面，分别为 controller 、webhook 、autoscaler、autoscaler-hpa Service：service.serving.knative.dev 资源管理着工作负载的整个生命周期。 Serving 关联的所有资源如下图所示： ? 参考： https://knative.dev/docs/serving/ https://github.com/knative/docs/tree/master/docs/serving/samples

2020-10-09

1.5K0

标签:

TensorFlow Serving RESTful API

今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南， error": <error message string> } 分类和回归API 请求格式分类和回归的API的请求体必须是一个遵循下述格式的JSON对象： { // Optional: serving signature to use. // If unspecifed default serving signature is used. serving signature is used. /tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_three/ 使用REST API调用ModelServer

2021-11-23

1.4K0

标签:

面向对象编程

knative serving 入门 - hello world

为了帮助您挑选适合自己的组件，以下是每个组件的简要说明： •Serving 为基于无状态请求的服务提供了一种零扩展抽象。 Knative还具有一个Observability插件，该插件提供了标准工具，可用于查看Knative上运行的软件的运行状况本文将安装Serving后运行一个hello world程序先决条件本指南假定您要在在Windows环境中需要调整一些命令安装Serving组件 1.使用以下命令安装crd kubectl apply --filename https://github.com/knative/serving /releases/download/v0.15.0/serving-crds.yaml 2.serving的安装核心组件 kubectl apply --filename https://github.com /knative/serving/releases/download/v0.15.0/serving-core.yaml 3.安装网络层 •安装contour kubectl apply --filename

2020-07-13

9820

标签:

bert_serving 获取张量

bert_serving 获取张量强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码安装： pip install bert-serving-server # server pip install bert-serving-client # client, independent of `bert-serving-server` 启动server /data/apps/opt/anaconda3/bin/python /home /nlp/.local/bin/bert-serving-start -model_dir /data/nlp/pretrained_models/chinese_wwm_ext_L-12_H-768_ A-12/ -num_worker=2 -port=5555 -port_out=5556 调用 from bert_serving.client import BertClient bc = BertClient

Java架构师必看

2021-08-10

5600

标签:

基础服务系列-安装TensorFlow Serving

TensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed 下载镜像 docker pull tensorflow/serving ? 网络原因，可能会导致timeout，多尝试几次。 clone代码 git clone https://github.com/tensorflow/serving ? 启动镜像 docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -v "/root/tf-serving/serving/tensorflow_serving/servables/ &_model_half_plus_two_cpu:/models/half_plus_two" \ -e MODEL_NAME=half_plus_two \ tensorflow/serving

2020-02-11

9710

标签:

用Docker部署TensorFlow Serving服务

请求服务 3.1 手写数字例子 3.2 猫狗分类例子参考： https://tf.wiki/zh_hans/deployment/serving.html# https://tensorflow.google.cn /tfx/serving/docker 1. 使用 Docker 部署拉镜像 docker pull tensorflow/serving ? 模型路径，版本号1,2，默认加载最大数字的 ? ? mount type=bind,source=/home/dnn/project/tf2,target=/models/mymodel -e MODEL_NAME=mymodel -t tensorflow/serving

2021-02-19

7340

标签:

容器镜像服务

Knative 入门系列2：Serving 介绍

本章探讨 Knative Serving 组件，您将了解 Knative Serving 如何管理部署以及为应用和函数提供服务。通过 Serving，您可以轻松地将一个预先构建好的镜像部署到底层 Kubernetes 集群中。（在第三章：Build，您将看到 Knative Build 可以帮助构建镜像以在 Serving 组件中运行）Knative Serving 维护某一时刻的快照，提供自动化伸缩功能 (既支持扩容，也支持缩容直至为零图 2-1: Knative Serving 对象模型 Configuration（配置）和 Revision（修订版本） Knative Serving 始于 Configuration。您可以看到它们伴随其他 Serving 组件一起运行在 knative-serving 命名空间中（参见示例 2-6）。

2019-07-23

2.1K0

标签: