tensorflow serving 예제

예측_서명이 정의되는 방법에 대한 예로서 util은 다음과 같은 인수를 취합니다. 시그니처와 관련된 다른 상수와 함께 기본 제공 서명 def 키는 SaveModel 서명 상수의 일부로 정의됩니다. 자세한 내용은 signature_constants.py 및 관련 TensorFlow 1.0 API 설명서를 참조하십시오. Tensorflow 제공은 오버헤드가 거의 없는 프로덕션 환경에서 모델을 신속하게 배포하는 데 사용할 수 있는 훌륭한 기반을 제공합니다. 이제 전체 tensorflow_serving 모듈을 제거할 수 있습니다. 검사점 및 내보낸 모델이 아래에 생성됩니다. /모델/아이리스_사전 모델링_추정기 . 텐서플로우 모델 제공모델뿐만 아니라 경로가 같은 디렉토리 아래에 있습니다. /model/iris_premodeled_estimator/내보내기/모델/1529121297. 예를 들어 ImageNet의 1000개 클래스 데이터 집합을 분류하는 데 사용할 수 있는 ResNet(심층 잔류 네트워크) 모델을 사용합니다. 미리 훈련 된 ResNet-50 v2model, 특히 채널_last (NHWC) 컨볼루션 저장 모델을 다운로드, 이는 CPU에 대한 일반적으로 더 나은.

텐서플로우 서빙으로 saved_model.pb를 서버로 저장할 수 있습니다. 텐서플로우/텐서플로우 및 텐서플로우/서빙 리포지토리를 복제하고 다음 protobuf 파일을 클라이언트 프로젝트에 복사합니다. tf.contrib.util.make_tensor_proto에 대한 각 호출은 또한 불필요한 대기 시간 오버헤드를 추가합니다. 봉사 모델을 준비했습니다. 이제 모델을 서버로 이동하는 docker 컨테이너를 실행하도록 하겠습니다. 제공 되는 모델 뿐만 아니라 gRPC API 지원, 하지만 HTTP/REST API. 포트 8500은 gRPC에 사용됩니다. 한편 포트 8501은 RESTful API에 사용됩니다. 태그는 메타 그래프를 저장할 태그 집합입니다. 이 경우 게재 시 그래프를 사용하려고 하므로 미리 정의된 SavedModel 태그 상수의 서브 태그를 사용합니다. 자세한 내용은 tag_constants.py 및 관련 TensorFlow API 설명서를 참조하십시오. yu-iskw/tensorflow-서빙 예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 이 가이드는 신경망 모델을 학습하여 운동화및 셔츠와 같은 의류 이미지를 분류하고, 훈련된 모델을 저장한 다음, TensorFlow 서빙과 함께 제공합니다.

텐서플로우의 모델링 및 학습이 아닌 텐서플로우 서빙에 중점을 두므로 모델링 및 교육에 중점을 둔 전체 예제는 기본 분류 예제를 참조하십시오.

예측_서명이 정의되는 방법에 대한 예로서 util은 다음과 같은 인수를 취합니다. 시그니처와 관련된 다른 상수와 함께 기본 제공 서명 def 키는 SaveModel 서명 상수의 일부로 정의됩니다. 자세한 내용은 signature_constants.py 및 관련 TensorFlow 1.0 API 설명서를 참조하십시오. Tensorflow 제공은 오버헤드가 거의 없는 프로덕션 환경에서 모델을 신속하게 배포하는 데 사용할 수 있는 훌륭한 기반을 제공합니다. 이제 전체 tensorflow_serving […] , 2019