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MindSpore Serving模型部署，如何提升吞吐量，降低推理时延

1.关于MindSporeServingMindSporeServing是一个轻量级、高性能的服务模块，旨在帮助MindSpore开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。

昇思MindSpore·2023-01-10 08:59

[CVPR 2018] Zero-Shot Visual Recognition Using Semantics-Preserving Adversarial Embedding Networks

[paper]摘要：作者提出了SP-AEN，即语义保持对抗嵌入网络，来解决基于嵌入的零样本方法的固有问题——语义损失。语义损失：是指在训练阶段，如果一些语义对训练类别是没有判别性的，它们很可能会被丢弃。但是这些语义可能对识别测试类是很关键的。框架图如上，上面的分支是语义嵌入网络，下面分支是自编码器结构。上面的分支是用来学习视觉到语义的映射，在嵌入空间年关联已见类和未见类。下面的分支用来弥补语义损失

一亩高粱·2023-01-09 13:07

论文创新及观点2

题目Zero-ShotVisualRecognitionusingSemantics-PreservingAdversarialEmbeddingNetworks摘要基于visual-semanticembedding

big_matster·2023-01-09 13:35

华为云AI应用在线服务部署custom_service写法

/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importjsontry:frommodel_service.pytorch_model_serviceimportPTServingBaseSe

Kross Sun·2023-01-09 12:26

Python中使用Flask：Docker发布Flask API

在从零点一开始机器学习之HDF5模型发布到tensorflow/serving中，我们也发布了我们的模型，那么如果将模型更好的给第三方人员使用呢？在进行验证的时候，如果

小黄瓜要编程·2023-01-09 08:04

opencv（十）-图像滤波

高斯滤波高斯核的计算高斯滤波2.1.4非局部均值去噪声2.1.5中值滤波2.2边缘保留滤波2.2.1高斯双边滤波参数选择2.2.2均值迁移模糊(mean-shiftblur)2.2.3局部均方差模糊2.2.4edgePreservingFilter2.2

奋斗的大庆·2023-01-08 15:20

bert生成句向量(python)

第一步：安装库pipinstallbert-serving-serverpipinstallbert-serving-client第二步：下载语料库bert中文模型链接：https://storage.googleapis.com

江湖夜雨十年灯丶·2023-01-08 00:40

使用bert提取中文句子向量遇到的问题

必须使用tensorflow1.10.0以上的版本，并且不能使用tensorflow2.0以上的版本查看方式:model下载中文预训练模型：bert中文数据集installpipinstallbert-serving-server

_lilian_·2023-01-08 00:38

C#，图像二值化（16）——全局阈值的力矩保持算法（Moment-proserving Thresholding）及其源代码

Anewapproachtoautomaticthresholdselectionusingthemoment-preservingprincipleisproposed.The

深度混淆·2023-01-07 10:57

PaddleHub：自定义Module的Serveing

0.提要1.客服端请求1.1图片转base641.2求任务的构建2.服务端的解析3.启动服务0.提要serving涉及到的主要是以base64请求服务器和服务器解码base64所产生的问题github：

我是一个对称矩阵·2023-01-07 07:08

pp-picodet从环境配置到部署全流程（5）——PaddleLite端侧部署

安装paddle_lite_opt工具2.2opt转换和分析模型1.PaddleDetection支持的部署形式说明 PaddleDetection提供了PaddleInference、PaddleServing

机器人涮火锅·2023-01-06 20:53

NLP分类常用模型（三）：bert 提取特征 + 全连接tf.layers.dense()

bert提取句向量特征：frombert_serving.clientimportBertClient#message这个表示一个batch_size(cporch)数据def_get_message_text

这个冬天有点冷·2023-01-05 19:40

bert-as-service 初探

安装pipinstallbert-serving-server#serverpipinstallbert-serving-client#client,independentof`bert-serving-server

Pchoy·2023-01-05 19:09

Similarity-Preserving Knowledge Distillation论文阅读

今天分享一篇2020年ICCV关于知识蒸馏的论文，论文地址点这里一.介绍知识蒸馏是一种用于监督“学生”神经网络训练的通用技术，它通过捕获和转移训练过的“教师”网络的知识来实现。虽然最初的动机是为了资源高效深度学习的神经网络压缩任务，但知识蒸馏已经在特权学习、对抗性防御[25]和噪声数据学习[19]等领域找到了更广泛的应用。知识蒸馏在概念上很简单:它通过额外的蒸馏损失来指导学生网络的训练，从而鼓励学

编程龙·2023-01-05 16:23

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

sinat_38007523·2023-01-05 16:13

Torch模型转TensorFlow

笔者最近在学习NLP方面的知识，发现很多论文的代码是用Torch实现的，Torch的模型部署没有TensorFlow成熟，笔者初步尝试Torch模型转Tensorflow模型，并采用TensorFlowServing

xuanningmeng·2023-01-05 03:51

Tensorflow目标检测

我们今天介绍的Byronnar实现的tensorflow-serving

普通网友·2023-01-03 07:40

python3提示run get exception ModuleNotFoundError(“No module named ‘sklearn‘“)

问题描述提示：这里描述具体问题：1.在启动python3的flaskserver时提示*ServingFlaskapp'common.app'(lazyloading)*Environment:productionWARNING

前端小白到专家·2023-01-02 12:24

使用ONNX将Pytorch转为Tensorflow的使用尝试

最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflowserving比较靠谱。

蓑雨春归·2022-12-31 15:25

阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

FedGNN:FederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingRecommendationICML’21|隐私保护下的图神经网络推荐系统(qq.com).

缄默的天空之城·2022-12-30 20:35

论文笔记：ICML‘21 FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

问题二和解决方案问题解决方案不足之处3、问题三和解决方案问题解决方案三、相关工作1、联邦学习相关论文2、图神经网络相关论文四、方法论1、问题定义2、FedGNN框架3、隐私保护的模型更新（Privacy-PreservingModelUpdate

探索计算机知识的边缘·2022-12-30 20:04

【论文导读】-Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification纵向联邦图神经网络

文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesi

1 + 1=王·2022-12-30 20:31

keras保存模型_h5模型转savedModel + tf_serving部署采坑记录

tensorflow=1.14，2.0以后貌似更加简单了保存代码：现在的需求是将h5模型转为SavedModel格式，并通过tf_serving部署。

weixin_39846361·2022-12-30 16:59

人工智能yolo使用keras搭建模型_使用tensorflow serving部署keras模型（tensorflow 2.0.0）...

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+Docker+Tornado机器学习模型生产级快速部署》文章，在tf2.0.0

沙金锐·2022-12-30 16:59

Tensorflow Serving入门之二(调用keras-retinanet训练的h5模型)

准备：keras-retinanet训练好的模型文件kerash5模型文件转pb文件代码：fromkerasimportbackendasKimporttensorflowastffromtensorflow.pythonimportsaved_modelfromtensorflow.python.saved_model.signature_def_utils_implimport(build_s

被强煎的yu·2022-12-30 16:29

tensorflow/serving部署keras的h5模型服务

当我们使用keras训练好模型之后，下一步就是部署服务了，采用flask直接加载keras的h5模型，服务的并发性能会很低。如果为了追求高并发性能，就可以采用Nginx+gunicorn+gevent的方式来启动服务，这种方式服务虽然可以达到极高的并发性能，但却存在一个问题，也就是gunicorn的方式是启动了多个进程，每个进程都会加载一次模型，造成服务启动后所占用的内存很大，另外直接加载h5模型

Keras深度学习·2022-12-30 16:56

tensorflow模型保存中pb和h5的区别

HDF5binarydataformat-pbh5全称protobufHDF5binarydataformat官方https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overviewtfserving

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

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务

「导语」在模型训练完成后，我们需要使用保存后的模型进行线上预测，即模型Serving服务。

青松愉快·2022-12-30 08:20

bert-serving-start: command not found...解决过程

，将其答案返回给客户端模型中主要的部分在于基于BERT模型，需要将问题先embedding，用到了xiaohan博士的bertasservice项目，这个项目目前可以直接pipinstallbert-serving-service

JieFeiLau·2022-12-30 01:02

Serving TensorBoard on localhost； to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all

输入tensorboard--logdirlogs--bind_all即可成功打开网址:http：//server_ip:6006

yxbkl·2022-12-29 21:20

基于huggingface transformers快速部署tensorflow serving

1.保存模型fromtransformersimportTFBertForSequenceClassificationmodel=TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("nateraw/bert-base-uncased-imdb",from_pt=True)#thesaved_modelparameterisaflagtocreateaS

wxl781227·2022-12-28 19:33

Youtube深度学习推荐系统(Youtube Deep Learning Recommend System)

YoutubeDeepLearningRecommendSystem)网络结构学习candidategeneration模型的架构(召回)：rankingmodel模型的架构(排序)：主要问题讨论在线servingYoutube

召唤师的峡谷·2022-12-28 10:34

Kubeflow连接云计算与机器学习

的安装：Kubernetes集群部署工具：Kubeflow安装：kubeflow的其它组件的下载安装Kubeflow的相关组件介绍：OperatorKubeflowPipelinesMedadataKFServingKatibFairingKubebenchKubeflow

虚心努力的追光者·2022-12-26 23:44

MindSpore Serving笔记分享

转载地址：【MindSpore训练营第五期】MindSporeServing笔记分享_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：Jack20【MindSpore训练营第五期】MindSporeServing

skytier·2022-12-26 01:29

NLP实战之BERT中文情感分析

BERT中文文本分类模型开发和部署准备环境操作系统：Linux（Mac/windows）TensorFlowVersion：1.13.1，动态图模式GPU：12GGPU（CPU跑得很慢）TensorFlowServing

vivian_ll·2022-12-24 20:25

bert finetune 分类模型预加载

google开源的TensorFlowserving是专门针对TensorFlow框架训练出来的模型设计的一个服务，可以非常方便的启动预测服务，并支持grpc和res

AI精神小伙·2022-12-24 14:27

【虚拟试衣论文笔记】CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On

论文地址：http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/resources/papers/CP-VTON+.pdf项目地址：https://github.com/minar09/cp-vton-plus基于图像的虚拟试衣方法的处理流程通常有两个阶段：将试穿的服装扭曲以与目标人物对齐的几何匹配模块（GMM）和将扭曲的服装与目标人物图像混合的Try-On模块(TOM)。文章揭

橙子的科研日记·2022-12-24 13:25

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

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