- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏GoCoding
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
77830发布于 2021-05-06 - 来自专栏后端云
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
70320编辑于 2022-11-25 - 来自专栏深度学习框架
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
43610发布于 2021-07-29 - 来自专栏田飞雨的专栏
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
1.4K10发布于 2020-10-09 - 来自专栏月亮与二进制
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
1.2K10发布于 2021-11-23 - 来自专栏有点技术
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
92220发布于 2020-07-13 - 来自专栏Java架构师必看
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
51120发布于 2021-08-10 - 来自专栏Michael阿明学习之路
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
68210发布于 2021-02-19 - 来自专栏架构师进阶
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
90710发布于 2020-02-11 - 来自专栏伪架构师
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）。
2K31发布于 2019-07-23 - 来自专栏Python与算法之美
使用tensorflow-serving部署模型
通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。 我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法。 本篇介绍使用tensorflow serving部署模型的方法。 〇，tensorflow-serving部署模型概述 使用 tensorflow serving 部署模型要完成以下步骤。 (1) 准备protobuf模型文件。 (2) 安装tensorflow serving。 (3) 启动tensorflow serving 服务。 (4) 向API服务发送请求，获取预测结果。 镜像到Docker中 docker pull tensorflow/serving 三，启动 tensorflow serving 服务 !
1.6K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏Kubernetes
TensorFlow Serving在Kubernetes中的实践
xidianwangtao@gmail.com 关于TensorFlow Serving 下面是TensorFlow Serving的架构图： 关于TensorFlow Serving的更多基础概念等知识 这里，我总结了下面一些知识点，我认为是比较重要的： TensorFlow Serving通过Model Version Policy来配置多个模型的多个版本同时serving； 默认只加载model的latest TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml 目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow Serving的负载均衡、弹性伸缩、实例自动创建等。
3.6K130发布于 2018-04-16 - 来自专栏容器计算
Kubernetes 环境的 Tensorflow Serving on S3
由于 Tensorflow Serving 本身就提供了滚动更新模型的能力，而 Tensorflow Serving 是可以通过 S3 来直接读取模型文件。 Serving 镜像 模型文件和 s3cmd 的环境 2.1 Serving 镜像 Serving 镜像可以在 Tensorflow Serving 官方的镜像仓库获取。 测试的环境可以参考 Serving_Curl。 /regress" } } } } } 可以通过 Serving Pod 对应的 Serving 的 name 和集群 IP 来请求结果，分别是 tensorflow-serving 和 172.17.91.182 Serving tensorflow/serving TensorFlow on S3 Tensorflow Serving RESTful API Amazon S3 Tools Usage
1.2K10发布于 2020-08-06 - 来自专栏AI研习社
如何用TF Serving部署TensorFlow模型
文中会讲解如何用TF Serving部署和调用基于TensorFlow的深度CNN模型。另外，我会概述TF Serving的主要组件，并讨论其API及其工作机制。 TensorFlow Serving Libraries — 概述 我们首先花点时间了解TF Serving是如何为ML模型提供全生命周期服务的。 在这里将会从宏观层面讲一下TF Serving的主要组件，为TF Serving API做一个大致的介绍。 如需进一步了解，请参考TF Serving文档：https://www.tensorflow.org/serving/ TensorFlow Serving可抽象为一些组件构成，每个组件实现了不同的API 那么用Python 3环境导出并运行TF Serving。TF Serving API用于运行客户端代码，需要PIP安装(只支持Python 2环境)。
3.3K20发布于 2019-05-08 - 来自专栏小鹏的专栏
tf43：tensorflow Serving gRPC 部署实例
（2）cd到serving目录下面 （3）pip install tensorflow-serving-api （4）运行： python tensorflow_serving/example 安装TensorFlow Serving 对于Ubuntu或Debian（Bash on Windows10也可以），可以使用apt-get安装Tensorflow Serving。 安装TensorFlow Serving的方法。 用下面这行命令，就可以启动TensorFlow Serving，并将刚才保存的模型发布到TensorFlow Serving中。 TensorFlow Serving就会自动发布新版本的模型，客户端也可以请求新版本对应的API了。 #### .pb格式文件如何在TensorFlow serving中启动？
2.8K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏distributed cloud
Tencent Distributed Cloud online constantly serving the upgrade program
Tencent Distributed Cloud uses public cloud technology and products. Compared with traditional private cloud products, it has great advantages in upgrading.
23610编辑于 2024-06-11 - 来自专栏小小挖掘机
基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估
三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上 TensorFlow Serving支持模型热更新与自动模型版本管理，具有非常灵活的特点。 下图为TensorFlow Serving整个框架图。 TensorFlow Serving架构，图片来源于TensorFlow Serving官方文档 美团内部由数据平台提供专门TensorFlow Serving通过YARN分布式地跑在集群上，其周期性地扫描 Serving接受请求后，经过计算得到CTR预估值，再返回给请求端。 所以导致模型加载过程中加载操作和处理Serving请求的运算使用同一线程池，导致Serving请求延迟。解决方法是通过配置文件设置，可构造多个线程池，模型加载时指定使用独立的线程池执行加载操作。
1.1K00发布于 2019-11-13 【Paddle系列】Paddle serving部署自己的模型
--serving_clientserving_client#转换后的客户端配置文件存储路径然后会生成serving_server、serving_client两个文件夹：├──serving_client │├──serving_client_conf.prototxt│└──serving_client_conf.stream.prototxt└──serving_server├──inference.pdmodel 如果模型处理过程包含一个以上的模型推理环节（例如OCR一般需要det+rec两个环节），此时有两种做法可以满足您的需求：启动两个Serving服务（例如Serving-det,Serving-rec）在您的 ——>调用Serving-rec预测——>rec后处理)集成在一个Serving服务中。 此时，在您的Client中，读入数据——>调用集成后的Serving——>输出结果。6.2.1启动两个Serving服务启动时要要同时启动serving服务与client端。
24610编辑于 2025-12-15- 来自专栏人工智能LeadAI
构建并用 TensorFlow Serving 部署 Wide & Deep 模型
) builder.add_meta_graph_and_variables( sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING ], {tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: prediction_signature } ) builder.save() 这里需要注意的是 MODEL_VERSION 必须为数字（代表着模型的版本），TF Serving 默认只会加载数字最大的那个模型，譬如说在这里我们执行完代码后 -it -p 5000:9000 --volume /root/tf_demo/servering/model_name:/bitnami/model-data bitnami/tensorflow-serving Welcome to the Bitnami tensorflow-serving container ... 2017-11-01 03:43:55.983106: I tensorflow_serving
1.6K60发布于 2018-06-11 - 来自专栏超级架构师
【无服务器架构】Knative Serving 介绍
Knative Serving建立在Kubernetes和Istio之上，以支持无服务器应用程序和功能的部署和服务。服务易于上手，并且可以扩展以支持高级方案。 Serving将一组对象定义为Kubernetes自定义资源定义（CRD）。 路由： route.serving.knative.dev资源将网络端点映射到一个或多个修订版。您可以通过几种方式管理流量，包括部分流量和命名路由。 有关资源及其交互的更多信息，请参阅Knative Serving存储库中的“资源类型概述”。 原文：https://knative.dev/docs/serving/ 本文：http://jiagoushi.pro/knative-serving-introduction
1.1K40发布于 2019-12-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号