serving

使用Docker-Compose方式部署KubeFATE集群

Docker-Compose2.3网络互通2.4下载FATE各组镜像2.5安装KubeFATE3用DockerCompose部署FATE3.1配置需要部署的实例数目3.2执行部署脚本3.3验证部署3.4验证Serving-Service
charlessun9·2022-12-24 07:28

Mindspore的快速上手

3、如何快速用Mindspore训练bert模型4、用MindsporeServing完成模型部署第二天：1、用MIndspo
LKID体·2022-12-23 20:57

Win10/Win11下解决bert-serving报错server TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

在stackoverflow上查找答案，结果为：Thiserrorcanbecausebymultiplereasons:(1)InstallingthewrongversionofTensorFlow;YoushouldinstallTensorFlow>=1.10and<=1.15(don'tinstallTensorFlow2.0)(2)Whentryingtostarttheserveru
JP刹不住车·2022-12-23 16:53

解决bert-service-start启动报错 TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

为了训练自己语料库的word2vec，使用了bert-as-service首先需要tensorflow>=1.10版本，python>=3.5版本接下来，pipinstallbert-serving-server
theshy_____·2022-12-23 16:52

WINDOWS下的启动BERT-SERVING-SERVER报错 TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable

原因分析python3.7.3版本下安装tensorflow默认2.0.0，不支持tensorflow1.10.0，而暂时bert-serving-server不支持tensorflow2.0.0，建议
江水居士·2022-12-23 16:21

bert-serving-start TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable window cpu环境下解决方案

window环境下随缘发生以上问题，昨天还好用，今天server启动不了报错如文章标题相关的解决方案链接：https://blog.csdn.net/konghao_xia/article/details/103418919?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.control&depth_1-utm_so
阿郑zzz·2022-12-23 16:51

bert-serving-start TypeError: 'NoneType' object is not iterable

bert-serving-startTypeError:'NoneType'objectisnotiterable原始问题解决方案问题原因分析过程：目录地址如下源码分析根据报错信息可以看出来需要查看源码原始问题
konghao_xia·2022-12-23 16:20

bert-serving-start启动报错TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable解决方法

bert-serving-start-model_dirE:\chinese_L-12_H-768_A-12后报错TypeError:'NoneType'objectisnotiterable解决方法：
蓦晓然·2022-12-23 16:20

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

风格迁移篇--CCPL：Contrastive Coherence Preserving Loss for Versatile Style Transfer多功能风格转换的对比连贯保持损失

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Methods3.1ContrastiveCoherencePreservingLoss3.2SimpleCovarianceTransformation3.3LossFunction4Experiments4.1Experimentalsettings4.2ComparisonwithFormerMethods4.3A
啊菜来了·2022-12-22 06:57

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

基于随机响应机制的本地差分隐私【谷歌】论文笔记

RAPPOR:RandomizedAggregatablePrivacy-PreservingOrdinalResponse论文阅读写在前面的话自己的理解（整理）攻击模型注意事项相关工作总结写在前面的话这篇文章是我在读
粥粥粥少女的拧发条鸟·2022-12-21 05:48

RAPPOR: Randomized Aggregatable Privacy-PreservingOrdinal Response略读

RAPPOR算法基础用户将数据进行扰动后发送给收集者，在进行后续的各种操作首先将字符串通过布隆过滤器用h个哈希函数进行处理（这里用了4个，所以B有4位置1），得到B，随后将B通过随机响应函数获得永久随机响应B’,将永远存储在用户的设备中。每当数据收集者请求数据时，客户机对B’再次进行扰动获得临时随即响应S，S将发送给收集者（每次询问同一数据获得的响应都不完全相同）永久随机响应的规则f是用户可调的一
_DADA__·2022-12-21 05:44

tensorflow serving多模型部署

基本流程dockerpulltensorflowserving官方镜像生成tensorflowserving可直接读取的模型格式编写配置文件启动tensorflowserving镜像1、docker下载
修行小仙女·2022-12-20 11:27

Python调用TensorFlow Serving部署的模型提供接口

Python调用TensorFlowServing部署的模型提供接口安装DockerPullTensorFlowServingPyTorch或TensorFlow模型生成模型文件模型生成.onnx文件Pytorch
肆年の·2022-12-20 11:23

Tensorflow Serving 部署自己的模型

创建自己的模型目录2.2模型发布2.3查看模型情况3.调用API接口进行测试3.1通过curl命令进行预测3.2通过postman调用接口进行预测4.部署多个模型5.部署模型的多个版本5.TensorFlowServing
酒酿小圆子～·2022-12-20 11:48

Tensorflow Serving部署模型

TensorFlowServing是google开源的一个适用于部署机器学习模型，具有灵活、高性能、可用于生产环境的模型框架。
十点半的毛毛雨·2022-12-20 11:16

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
程序员吴彦祖·2022-12-20 11:15

【部署】TensorflowServing部署模型

文章目录保存模型SavedModel格式保存启动服务环境准备启动服务测试模型是否加载成功输入参数预测结果python调用测试参考资料保存模型SavedModel格式保存使用SavedModel格式进行模型保存tf.saved_model.save(model,'path_to_saved_model')在当前文件夹里面会多出一个文件夹path_to_saved_model.├──assets├──
不知道在干嘛每天·2022-12-20 11:44

使用tensorflow serving部署keras模型（tensorflow 2.0.0）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96917543Justinho〉Tensorflow2.0.0出来后，1.x版本的API有些已经改变，19年年初写的这一篇《TensorFlowServing
fahaihappy·2022-12-20 11:12

使用tensorflow-serving部署tensorflow模型

使用docker部署模型的好处在于，避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker，不需要手动安装Python，更不需要安装numpy、tensorflow各种包，直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。一、docker用法初探1、安装docker安装需要两个命令：sudoapt-getinstalldockersudoapt-getinstalldocker
青松愉快·2022-12-20 11:42

基于TensorFlow Serving的YOLO模型部署

迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorFlowServing是一种模型部署方法，只需几行简单的代码就可以维护模型的整个生命周期。
Tester_muller·2022-12-20 11:11

Tensorflow Serving部署推荐模型

TensorflowServing部署推荐模型1、找到当前模型中定义的variables，并在此定义一个saver用于保存模型参数defsaveVariables(self):variables_dict
默默然咯·2022-12-20 11:10

Tensorflow Serving部署推荐模型

TensorflowServing部署推荐模型1、找到当前模型中定义的variables，并在此定义一个saver用于保存模型参数defsaveVariables(self):variables_dict
u013250861·2022-12-20 11:39

云原生事件驱动框架(KnativeEventing)

1.Knative模型图：Knative模型Knative主要包括两大部分：一是用于工作负载的Serving，包括版本管理、灰度流量、自动弹性；二是Eventing
天秤座的架构师·2022-12-18 16:52

【模型部署】运行Flask应用

问题描述：在尝试写了一个简单的Flask应用，测试运行时遇到了问题：$exportFLASK_APP=hello.py$flaskrun服务器可以正常执行：*ServingFlaskapp'hello.py
连营·2022-12-16 07:04

使用 TensorFlow 和 Flask 部署 Keras 图像分类卷积神经网络模型

在本教程中，我们将创建一个TensorFlowServing服务器，部署我们在Keras中构建的InceptionV3图像分类卷积神经网络(CNN)。然后我们将创建一个简单的Flask服务器，它
亚图跨际·2022-12-16 07:03

计算机视觉基础

tensorflow系统：tf.data加载数据；tf.deras构建模型；gpu训练模型；tensorflowhub预训练；tensorflowserving部署模型。张量：多维数组。
Wukongggg·2022-12-16 04:08

【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

Python基于机器视觉的图像风格迁移

目录1项目背景42相关工作43方法43.1NerualStyleTransfer43.2AdaIN53.3StyleInterpolation53.4PreservingColor63.5SpacialControl64
biyezuopin·2022-12-15 08:07

丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving

为弥补目前社区在生产环境可用的支持GBDT模型、GBDT+FM二分类模型及GBDT+FM多分类模型部署的推理系统的空白，爱奇艺设计开发了灵活、高性能的XGBoostServing推理系统，并在内部多个业务落地使用
爱奇艺技术产品团队·2022-12-14 23:11

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

TensorFlow Serving + Docker + Tornado机器学习模型生产级快速部署

点击上方“AI搞事情”关注我们内容转载自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52096200Justinho〉本文将会介绍使用TensorFlowServing+Docker
fahaihappy·2022-12-14 23:30

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

深度盘点：基于双塔结构的推荐模型总结

双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。
机器学习社区·2022-12-14 13:31

基于深度学习的商品推荐系统（Linux）

项目简介技术栈项目用到的技术如下：语言：Python3模型训练：PaddleRec,PaddlePaddle深度学习模型:DNN,DeepFM向量召回：milvus数据存储：Redis模型推理：PaddleServing
初级炼丹师Yiky--1229·2022-12-13 15:14

基于深度学习的商品推荐系统（Web）

Nginx,Gevent，Flask_Cache模型训练：PaddleRec,PaddlePaddle深度学习模型:DSSM,DeepFM向量召回：milvus数据存储：Redis模型推理：PaddleServing
初级炼丹师Yiky--1229·2022-12-13 15:07

Shape-Preserving Half-Projective Warps for Image Stitching(SPHP)

SPHP通过特征匹配估计一个重叠区域的homography，并平滑过度到非重叠区域的相似变换，使得重叠区域有一个感官自然的视角。1.分析投影变换投影变换（单应性矩阵）表示像素点在齐次坐标系下的线性变换关系：[x′y′1]∼[h^1h^2h^3h^4h^5h^6h^7h^81][xy1],\left[\begin{array}{l}x^{\prime}\\y^{\prime}\\1\end{arra
乐KO烦·2022-12-12 16:43

5G无线技术基础自学系列 | NSA组网场景下移动性管理

(1)PCell：PrimaryServingCell，主站下的主小区。(2)PSCell：PrimarySecondaryCell，主辅小区。(3)EN-DC：E-UTRA-NRD
COCOgsta·2022-12-12 03:00

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

Privacy-preserving record linkage on large real world datasets论文总结

Privacy-preservingrecordlinkageonlargerealworlddatasets论文总结Abstract1.Introduction1.1.Administrativedataasresource1.2
桐青冰蝶Kiyotaka·2022-12-11 10:55

与TensorFlow类似的项目有哪些？TensorFlow的优缺点是什么？

这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell
博文视点·2022-12-09 16:43

人工智能：TensorFlow 带你进入深度学习的世界

这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell
ShuYunBIGDATA·2022-12-09 16:12

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

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

MEF:分层注意模块:协作细化模块

Attention-guidedGlobal-localAdversarialLearningforDetail-preservingMulti-exposureImageFusion（注意引导的全局-
小郭同学要努力·2022-12-09 09:43

Django+Tensorflow serving+Gunicorn+Nginx配置

前言，由于我是使用这个做demo，没有考虑到性能优化的各种参数问题，因此本文仅作为对Django2.0框架和Tensorflowserving之间的通信的基本参考。
浪巫谣·2022-12-09 02:50

从零点一开始机器学习之GPU运算性能和CPU性能对比（GPU算力表）

从零点一开始机器学习之GPU运算性能和CPU性能对比（GPU算力表）从零点一开始机器学习之TF1.0版本HDF5转换为saved_model从零点一开始机器学习之HDF5模型发布到tensorflow/servingPython
小黄瓜要编程·2022-12-09 01:50
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