TFserving

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

现有几种搭建框架：Python：TF+Flask+Funicorn+NginxFrameWork：TFserving，TorchServe，ONNXRuntimeIntel：OpenVINO，NVNN，
禅与计算机程序设计艺术·2023-12-18 05:03

gcc make cmake bazel 等编译工具的区别

前言遇到需要安装tfserving安装模块时，需要通过bazel去编译，所以就去了解这些编译工具，并做相关记录。
Lucky_shark_111·2023-11-06 01:12

tfserving

文章目录部署测试模型传参问题请求tfserving的分数与batchsize有关模型训练时分数与tfserving分数不同优化部署dockerrun-dit-p8501:8501-p8500:8500-
得克特·2023-09-19 06:49

【机器学习】TensorFlow共享GPU资源

一般在TFserving在推理测进行控制，可以限制模型大小，可以限制请求数量，同时可以控制排队数量，也可以限制整个的访问数量。下面是没有对GPU进行限制的，程序会将GPU占满。
孟知之·2023-03-30 21:28

从零搭建一个BERT服务

在网络上拥有大量的模型训练的文章，然而鲜有关于其在生产上部署方法的说明，本文将从零开始，搭建一个BERT+TFserving的从数据准备，到模型训练，到服务端实现，再到客户端实现的全流程模型构建说明。
JianjinL·2023-03-21 21:50

TF各类资源

模型部署TFServing部署TensorFlow模型how-to-deploy-tensorflow-models-to-production-using-tf-servingTensorRT加速前向推理
水击长空·2023-02-07 11:29

Pytorch学习（一）

TnesorFlow的部署是通过TFserving来部署，而PyTorch模型的部署就比较麻烦了，可
五月的天气·2023-01-28 13:16

【记录】记录第一次使用tensorflow serving全过程

文章目录1.使用Docker安装TFserving1.1安装Docker1.2安装TFServing2.使用自己训练的模型2.1ckpt2pb2.2pb2saved_model3.向该dockerTFServing
你搁这儿写bug呢？·2023-01-21 13:26

windows部署tensorflow serving

将包含编译成功的tensorflow_model_serving.exe的文件拷到目标机器，如D:\TFServing目录下。
海棠花不香·2023-01-15 11:34

tensorflow模型保存中pb和h5的区别

protobufHDF5binarydataformat官方https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overviewtfserving能被tfserving
007在学算法·2022-12-30 16:56

conda虚拟环境使用pip安装包

conda虚拟环境使用pip安装包最近在研究tfserving部署深度模型，写客户端代码时需要安装tensorflow-serving-api，conda中没有发现这个包，网上查询通过pip来进行安装（
weependd·2022-12-30 09:19

conda 包安装位置 虚拟环境_CONDA虚拟环境使用PIP安装包,conda,pip

conda虚拟环境使用pip安装包最近在研究tfserving部署深度模型，写客户端代码时需要安装tensorflow-serving-api，conda中没有发现这个包，网上查询通过pip来进行安装(
weixin_39878401·2022-12-23 11:21

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

现有几种搭建框架：Python：TF+Flask+Funicorn+NginxFrameWork：TFserving，TorchServe，ONNXRuntimeIntel：OpenVINO，NVNN，
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-22 13:45

TFServing—AI模型服务部署框架（二）

前一节讲了tensorflow-serving单个模型部署，本节接着介绍tfserving通过配置文件，部署多个模型，以及多个模型的不同版本。
一步一步HH·2022-12-21 08:59

Tensorflow Serving 2.0多模型部署Centos

TensorflowServing2.0多模型部署Centos本章介绍如何在Centos上部署Tensorflow2.0的tf-serving，并且可以部署多模型的配置，具体就分为两步1、保存模型配置首先要了解tfserving
程序员吴彦祖·2022-12-20 11:15

【推荐算法】点击率预估模型（CTR） 快速入门（赋源码）

支持导出SavedModel格式模型，方便TFServing部署。项目依赖
MachineCYL·2022-12-16 02:35

手把手教你使用tfserving进行模型部署

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httpinferencegrpc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。
qq_42693848·2022-12-14 23:07

如何使用TF Serving将TensorFlow模型部署到生产中

byThallesSilva由ThallesSilva如何使用TFServing将TensorFlow模型部署到生产中(HowtodeployTensorFlowmodelstoproductionusingTFServing
cumian9828·2022-12-14 23:59

TFServing—AI模型服务部署框架（一）

TFServing是tensorflow的模型部署框架，工业界大部分企业都会选择tfserving工具，这篇文章将详细介绍tfserving的docker部署流程，支持热更新与模型版本自动管理，一旦部署成功
一步一步HH·2022-12-14 23:54

开发一个最简单的iOS App

主要就是TensorFlowLite、TensorFlow.js和TFServing的实操，其实今年3月份我就接触TensorFlow.js了，当时还写了一篇入门教程：TensorFlow.js用浏览器玩机器学习
机器学习算法与Python实战·2022-12-12 00:37

基于docker的tensorflow2 bert 新闻分类模型部署

2）使用flask部署模型推理，模型推理时会requrest请求1）中tfserving部署的模型3)将2）的flask构建成一个docker镜像，运行镜像即启动了服务4）模型更新：只需将最新模型放入tfserving
晚点吧·2022-12-09 15:38

PyTorch入门到实战自然语言处理及计算机视觉02初识Pytorch基本框架

2017年Github开源PyTorchVSTensorFlowPytorch简洁动态计算visdom部署不方便TensorFlow接口复杂静态图（TF2.0已经引入动态图）Tensorbord部署方便（TFserving
虚坏叔叔·2022-12-09 10:28

机器学习之keras模型保存为pb文件

而转换为pb文件，可以独立运行，任何语言都可以解析它，同时方便部署到tfserving上。本文提供以下两种转换方法。
纳米时速·2022-12-05 09:12

手把手教你搭建Kubeflow——基于K8s的机器学习平台

文章有些长，建议先关注、收藏再阅读：简介Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合，内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目，比如Jupyter、tfserving
apl359·2022-12-04 03:19

TensorFlow Serving 简要了解_v1

TFServing可抽象为一些组件构成，每个组件实现了不同的API任务，其中最重要的是Servable,Loader,Source,和Manager，组件之间的交互如下图。
SLP_L·2022-12-01 01:06

调用tfserving接口报错Timed out waiting for notification

Timedoutwaitingfornotification"百度了一堆乱七八糟的没有解决问题，最后在官网issue上找到了解决办法，记录一下：遇到这个问题的时候，我们基本都是去修改requests.post的超时时间，实际上tfserving
凌陨心·2022-11-23 14:55

tfserving接口调用

http接口说明：查看TensorFlow-Serving状态：curlhttp://localhost:8501/v1/models/${model_name}查看TensorFlow-Serviing模型：curlhttp://localhost:8501/v1/models/${model_name}/metadata使用Http请求进行模型预测：curl-d'{"instances":[1
凌陨心·2022-11-23 14:54

什么是TFserving？如何用TFserving部署深度学习模型？

1.什么是TFserving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。
javastart·2022-11-22 23:58

TensorFlow Serving 模型更新毛刺的完全优化实践

ClickThroughRate）预估算法的推荐场景中使用TensorflowServing热更新较大模型时会出现短暂的延时毛刺，导致业务侧超时，降低算法效果，为了解决这个问题，爱奇艺深度学习平台团队经过多个阶段的优化实践，最后对TFServing
爱奇艺技术产品团队·2020-11-27 11:00

简单实现x的n次方pta_TF2.0实现DeepFM并部署

前文介绍过DeepFM模型理论与其运算过程，本文主要介绍通过TF2.0实现一个自定义deepfm模型，并通过tfserving部署遇到的一些问题。
weixin_39916758·2020-11-25 20:18

转发：TensorFlow saved_model 模块

TFServing是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下，部署新的算法或进行试验，同时还有很高的性能
Quincy_baf0·2020-10-10 15:19

模型部署架构，以Triton Inference Server（TensorRT）为例

现有几种搭建框架Python：TF+Flask+Funicorn+NginxFrameWork：TFserving，TorchServe，O
进击的煎饼果子·2020-09-01 20:36

tensorflow serving 编译 运行 nccl错误

bazel安装：bazel0.16.1bashbazel-0.16.1-installer-linux-x86_64.shexportPATH="$PATH:$HOME/bin"tfserving安装：
青盏·2020-08-24 01:27

深度语义模型在推荐系统中的应用实战（youtube dnn）--part3

如果应用了深度model，也有相对稍微复杂一点的请求tfserving，或者别的深度学习model服务，拿到一些结果，根据结果去索引里拼接结果的。但是我认为向量召回是目前为止个性化召回架构里最完美的。
数据挖掘菜鸟davidwang·2020-08-23 23:56

Kubeflow实战: 入门介绍与部署实践

更多内容关注专辑:机器学习实战1介绍Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合，内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目，比如Jupyter、tfserving
xing halo·2020-08-23 08:36

深度学习在点击率预估中的实战（part 2）

part2正文：上回说到，自己搭建的server，性能不ok，耗时太严重，欲改变tensorflow源码又改不动，走投无路之时，突然在某stackoverflow的某问题回答上出现了tfserving这几个字
数据挖掘菜鸟davidwang·2020-08-22 19:03

Ubuntu16.04下安装nvidia-docker2

docker服务时，能够正常运行，并有预测结果，那表示服务开启没问题；若都安装成功之后，用docker命令开启服务时，一直报错，可能表示你没有安装nvidia-docker2：报错信息：tf-serving@tfserving-KVM
anmo7165·2020-08-15 22:16

tensorflow_serving通过model_config_file进行模型部署以及更新部署

tensorflow_serving通过model_config_file进行模型部署以及更新部署TFServing模型部署docker方式第一种方式第二种方式，通过model_config_file进行部署
2h4dl·2020-08-09 02:00

ckpt模型转换为tf serving的saved model格式

很久之后再弄，TFServing的简单使用还是没有问题的，根据我之前的博客就可以做到模型的部署和服务申
不吃鱼的猫~·2020-08-08 22:56

TensorFlow serving 安装教程与使用（2）

1.TFserving模型部署（1）模型导出（生成符合Server要求的模型文件，主要是用builder加一下signature_def的key和method_name）自带的mnist模型导出代码在serving
sthp888·2020-08-08 21:05

Kubeflow实战: 入门介绍与部署实践

更多内容关注专辑:机器学习实战1介绍Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合，内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目，比如Jupyter、tfserving
xingoo·2020-08-07 22:00

keras模型部署 flask & tfserving

利用pythonweb框架加载h5模型并利用api请求对外提供http请求生成pb格式，利用tfserving加载pb模型。提供http请求。keras模型训练之后保存成h5格式部署。
阿唐明·2020-08-05 10:01

Web服务部署深度学习模型

机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|中国药科大学药学信息学硕士知乎专栏|自然语言处理相关论文本文的目的是介绍如何使用Web服务快速部署深度学习模型，虽然TF有TFserving
机器学习算法与自然语言处理·2020-08-04 22:29

TensorFlow Serving模型转换与部署

文章目录1.TensorFlowServing安装1.1.拉取镜像1.2.下载官方代码1.3.运行TFServing1.4.客户端验证2.将ckpt模型转换为pb模型3.模型部署4.多模型部署4.1多(
tianyunzqs·2020-07-30 20:21

小白Bert系列-生成pb模型，tfserving加载，flask进行预测

bert分类模型使用tfserving部署。bert模型服务化现在已经有对应开源库部署。
阿唐明·2020-07-30 20:56

TensorFlow saved_model 模块

TFServing是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下，部署新的算法或进行试验，同时还有很高的性能。
WitsMakeMen·2020-07-30 19:47

轻松搞定tensorflow模型部署到TF serving生产环境，提供在线实时预测服务

  TFServing有Docker、APT（二进制安装）和源码编译三种方式，但考虑实际的生产环境项目部署和简单性，推荐使用Docker方式。
大Py·2020-07-12 23:31

TensorFlow Serving 入门教程（Windows）

TFServing采用客户端/服务端模式，其通信方式有两种
I'm George·2020-06-29 00:30

tensorflow模型部署

TFServing工作流程主要分为以下几个步骤：Source会针对需要进行加载的模型创建一个Loader，Loader中会包含要加载模型的全部信息；Source通知Manager有新的模型需要进行加载；
庵摩罗果·2020-06-18 22:00

从零搭建一个OCR项目

OCR过程本文主要将从零搭建一个基于CTPN+CRNN+CTC的OCR项目，最终再用tfserving进行服务的部署，完成工业服务端的构建。github地址：https://githu
JianjinL·2020-05-13 16:51
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