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使用TensorFlow Serving完成模型上线.docx
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2019-10-16
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习惯上,一般是使用TensorFlow进行模型的训练、验证和预测,但模型完善之后的生产上线流程各式各样,不方便使用。针对这种情况本文介绍了TensorFlow Servering,可以将训练好的模型直接上线并提供服务。
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使用 TensorFlow Serving 完成模型上线
大家习惯使用 TensorFlow 进行模型的训练、验证和预测,但模型完善之后的生
产上线流程,就变得五花八门了。针对这种情况 Google 提供了 TensorFlow
Servering,可以将训练好的模型直接上线并提供服务。在 2017 年的 TensorFlow
开发者 Summit 上便提出了 TensorFlow Serving。但那时候客户端和服务端的通信
只支持 gRPC。在实际的生产环境中比较广泛使用的 C/S 通信手段是基于 RESTfull
API 的,幸运的是从 TF1.8 以后,TF Serving 也正式支持 RESTfull API 通信方式了。
服务框架
基于 TF Serving 的持续集成框架还是挺简明的,基本分三个步骤:
资源评论
- 飞华19932020-06-02网上随处可见,很多博客里面都有,并没有对关键性问题做讲解,差评
华nn
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