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 HTTP/REST API at:localhost:8501,那么就代表着部署成功了

接下来我们可以进行预测,返回的结果也能对的上
相关推荐
Tensorflow_serving_with_mnist:创建ML模型是构建AI相关业务解决方案时需要花费很多精力的一项任务。 但是同样有必要监督生产后将使用的模型以供用户使用。 Tensorflow提供了这种称为tensorflow的服务,用于将模型和必要的数据打包到docker容器中,然后将其部署到任何服务器上进行预测
Tensorflow_serving_with_mnist 创建ML模型是构建AI相关业务解决方案时需要花费很多精力的一项任务。 但是同样有必要监督生产后将使用的模型以供用户使用。 Tensorflo
A. TensorFlow Serving with Docker: How to serve machine
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 TensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed for production environments.
tensorflow转换ckpt为savermodel模型的实现
**TensorFlow Serving简介**: - TensorFlow Serving是一个高性能的服务系统,用于在生产环境中部署机器学习模型。
与tenorflow第一次接触
**TensorFlow安装**:TensorFlow支持多种安装方式,包括通过pip安装、使用Docker容器安装等。对于初学者来说,建议通过Python的pip工具安装,这样可以快速启动学习之旅。
Python-根据星星数量排序的前100名深度学习Github存储库
例如,TensorFlow Serving、Flask、Docker等工具和技术。7.


