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我希望部署一个Tensorflow模型，以便可以使用RESTful应用程序接口访问它以进行推理。用户将通过Flask网站访问模型，并通过该网站上传数据。Flask网站会将数据发送到模型容器，并返回结果。是否有任何工具、工作流或指南允许用户通过w
浏览 2提问于2018-11-25得票数 0
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我创建了一个tabular模型并导入了Excel文件。当我将模型部署到tabular服务器时，元数据是成功的，但是文件包含以下错误：
‘未能保存对服务器的修改。当我进入ssas时，我能够看到数据模型，但是是空白的:没有表，什么也没有。请帮助解决这个问题。
浏览 3修改于2019-12-20得票数 0
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我在python中有一个ML模型(在本地培训)。以前，该模型已经部署到Windows IIS服务器上，并且运行良好。现在，我正在尝试将其部署为具有1核心和1 GB内存的Azure容器实例(ACI)上的服务。我从和微软文档中获得了参考资料。注册模型后，我创建了一个条目脚本和一个conda环境YAML文件(见下文)，并将它们上传到“自定义部署资产”(在deployment区域)。
不幸的是，在命中部署之后，部署状态被困在过渡状态。即使在4个小时后，状态仍然
浏览 4修改于2021-01-19得票数 1
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我想将我的tensorflow模型部署到现实世界中。我已经使用了REST方法，使用FLASK在localhost中开发模型部署(不使用tensorflow-serving)。我发现google-cloud和amazon提供了模型部署服务器。除了google和amazon之外，还有没有其他方法来部署我的模型？是否可以使用普通web主机服务器部署模型？？
浏览 18提问于2019-01-25得票数 1
我的问题是，当我部署我的程序和weka模型时。其结果错误是它无法读取weka模型文件。- Weka.jar当我尝试使用loadedModel已成功加载，但当我使用部署工具部署它时，输出读取模型文件时出错if ~exist(filename, 'file')
error(&#x
浏览 4提问于2017-10-29得票数 0
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我已经训练了我的yolov5模型，并且拥有了weights.pt，现在我需要使用sagemaker来部署它，因为我需要创建一个端点。
浏览 3提问于2022-04-13得票数 0
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我正在使用DataBricks上的MLFlow训练模型，并将最终模型输出到S3上。然后，使用Seldon-Core打包模型并将其部署到AWS EKS。我正在寻找一种工具，通过从S3获取模型，将其打包到码头容器中，并使用Seldon-Core K8S模板将其推送到AWS EKS，从而弥合差距。
浏览 25修改于2020-05-08得票数 1
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由于环境的原因，SSIS包必须使用包部署模型，而不是项目部署模型。将不安装集成服务目录。 此链接指示使用旧式包部署模型，SSIS包可以存储在MSDB中。view=sql-server-ver15 我在谷歌上搜索了有关如何将遗留包模型SSIS包存储到MSDB的说明，但似乎找不到任何说明。
浏览 12提问于2020-09-08得票数 0
我的用例要求：
将经过训练的模型部署到一个普通的盒子上--作为运行Windows的.exe on (用于推断)<--我不知道如何做到这一点。
浏览 3提问于2017-12-12得票数 4
下面是ECR容器中的predict.py。Sagemaker端点在重试10-12分钟后输出"Status:Failed“。/ping和/invocations方法都可用 /opt/ml/code/predict.pylogger = logging.getLogger()classpath = <.pkl file>
pri
浏览 21修改于2021-07-14得票数 0
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有三个相同数据库的环境，当您的模型从开发到测试到测试，它是针对相应的环境进行的吗？数据科学家围绕着3种不同的标志进行分类。使用dev env的数据库创建3种模型(A、B、C)。数据科学家对3种模型进行评估，并在测试/验证后选择模型A。数据科学家将代码<
浏览 0修改于2019-05-14得票数 1
我希望在一个地方管理我所有的Google Cloud机器学习模型(例如AI平台/Kubeflow/AutoML)。但是，我不确定在哪里可以找到AutoML，特别是我已经部署的AutoML表和模型。随着复杂性的增加，我希望能够将AutoML模型移植到AI平台模型以迭代版本。此外，如果我想进行进一步的定制，我还可以将该模型引入Kubeflow，以进一步定制、版本化、管理和部署。AI Platform、AutoML和Kubeflow的所有不同模型<
浏览 28提问于2020-04-08得票数 0
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我在本地机器上开发了一个基于Tensorflow的机器学习模型。我想把它部署在Google Cloud Platform (Cloud ML Engine)中进行预测。该模型从Google Bigquery读取输入数据，输出预测只能用Google Bigquery编写。在运行模型预测之前，必须运行一些数据准备脚本。我已经将Google Cloud Storage用于模型存储，并将其用于部署，我已经成功地部署了它。但是，代替使用Google Cloud Storage来保
浏览 24提问于2019-02-28得票数 2
我是一个相对经验丰富的人工智能实践者，然而，当涉及到这些模型的部署时，我是一个完全的新手。我遵循了一个在线教程，该教程使用Docker Desktop在本地部署模型。它为前端和后端创建了一堆容器。我在每个容器中安装了Tensorflow来运行AI模型(在Dockerfile文件中运行pip3 install tensorflow )。但是，我不能在Kubernetes上部署它。然后我部署了这两个组件，然后公开了它们以及fdep (前端)和bdep (后端)。它们都运行正
浏览 13修改于2020-04-29得票数 0
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我想知道如何使用经典的部署模型(而不是ARM部署)通过PowerShell在Azure中部署存储帐户。
我知道我们可以使用，但我认为它使用ARM。
浏览 1修改于2022-04-01得票数 0
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我目前正在尝试为for服务部署Keras卷积神经网络。我曾尝试将我保存的keras hdf5模型转换为tensorflow.js模型并部署，但它减慢了客户端应用程序的运行速度，因为该模型相对健壮，因此占用了客户端内存中的大量空间。因此，我正在尝试找出一种方法，将模型部署到云中，并通过web应用程序的请求进行预测，然后接收包含预测张量的响应。我知道gcloud可能有一些类似的能力或特性，但我不确定如何开始。本质上，我是在问，是否有任何服务允许我部署一个预
浏览 14提问于2018-08-01得票数 2
我可以确认已经设置了模型管理帐户和环境。
我正在使用Visual Studio订阅来测试一些功能。如有任何帮助，我们不胜感激！
浏览 0修改于2018-05-23得票数 0
我已经使用Orange数据挖掘创建了一个我很满意的模型。我想使用此模型作为web服务进行实时分类，是否可以使用我训练的模型将此Orange flow用作Web服务？
浏览 1提问于2014-12-02得票数 3
我正在尝试使用Visual 2019将我的表格模型部署到Azure Analysis服务中，但它始终在下面显示错误：
无法部署元数据。原因:连接到服务器时发生错误。当我尝试使用Visual 2017时，部署工作。有人能帮忙吗？
浏览 2提问于2020-07-03得票数 0
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