Përmbajtje:

Si i shërbeni një modeli TensorFlow?
Si i shërbeni një modeli TensorFlow?

Video: Si i shërbeni një modeli TensorFlow?

Video: Si i shërbeni një modeli TensorFlow?
Video: Как написать сверточную сеть на TensorFlow за 5 минут 2024, Dhjetor
Anonim

Në mënyrë që shërbejnë një model Tensorflow , thjesht eksportoni një SavedModel nga juaji Tensorflow program. SavedModel është një format serializimi hermetik, neutral ndaj gjuhës, i rikuperueshëm, që mundëson sistemet dhe mjetet e nivelit më të lartë të prodhojnë, konsumojnë dhe transformojnë Modelet TensorFlow.

Prandaj, si mund të ekzekutoj një model TensorFlow?

Këto janë hapat që do të bëjmë:

  1. Bëni një model budalla si shembull, stërviteni dhe ruajeni.
  2. Merrni variablat që ju nevojiten nga modeli juaj i ruajtur.
  3. Ndërtoni informacionin tensor prej tyre.
  4. Krijo nënshkrimin e modelit.
  5. Krijoni dhe ruani një ndërtues modeli.
  6. Shkarkoni një imazh Docker me TensorFlow që shërben tashmë në të.

Për më tepër, çfarë po shërben TensorFlow? Shërbim TensorFlow është një fleksibël, me performancë të lartë duke shërbyer sistem për modelet e mësimit të makinerive, i projektuar për mjedise prodhimi. Shërbim TensorFlow ofron integrim jashtë kutisë me TensorFlow modele, por mund të zgjerohen lehtësisht në shërbejnë lloje të tjera modelesh dhe të dhënash.

Lidhur me këtë, si funksionon TensorFlow?

Shërbim TensorFlow na lejon të zgjedhim se cilin version të një modeli, ose "të servirshëm" duam të përdorim kur bëjmë kërkesa për përfundime. Çdo version do të eksportohet në një nën-drejtori të ndryshme sipas shtegut të dhënë.

Çfarë është një server model?

Serveri i modelit për Apache MXNet (MMS) është një komponent me burim të hapur që është krijuar për të thjeshtuar detyrën e vendosjes së mësimit të thellë modele për përfundimin në shkallë. Duke vendosur modele sepse përfundimi nuk është një detyrë e parëndësishme.

Recommended: