当前版本的Docker包括swarm模式,用于本地管理称为群集的Docker引擎群集。使用DockerCLI创建群集,将应用程序服务部署到群集,并管理群体行为。
Deploy 本节重点介绍部署现实世界的模型。它包含以下文件: 分布式TensorFlow,它解释了如何创建一个TensorFlow服务器集群。
服务如何工作 要在DockerEngine处于群集模式时部署应用程序映像,请创建一个服务。在某些更大的应用程序中,服务通常会成为微服务的图像。
部署应用程序的最简单方法是在单个服务器上运行它,这与运行开发环境的方式类似。如果要扩展应用程序,可以在Swarm群集上运行Compose应用程序。
您可以在您的计算机本地运行此类服务,或者在云中对其进行可扩展部署。 要准备一个用于服务的训练完好的估算器,您必须以标准SavedModel格式导出它。
在本节中,您将展开先前创建的新闻控制器和模型,以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库,您需要创建一个表单,在该表单中可以输入要存储的信息。
部署一个基础应用模板 由于共享托管环境往往只有一个webroot,如果可能,请优先使用基础项目模板(basicprojecttemplate)构建你的应用程序。
开始,第6部分:部署您的应用程序 1:概况介绍 2:集装箱 3:服务 4:成群 5:堆叠 6:部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本。
一个群是Docker引擎或集群节点,在这里部署服务。DockerEngineCLI和API包括管理群集节点(例如,添加或移除节点)以及在群集中部署和编排服务的命令。
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具(除其他外)。本文档提供了这些工具的概述。它说明: 线性模型是什么。
此状态可以包括服务器响应和缓存数据,以及本地创建的尚未保存到服务器的数据。UI状态的复杂性也在增加,因为我们需要管理活动路线,选定标签,旋钮,分页控件等。 管理这个不断变化的状态是困难的。

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