איך משרתים דגם TensorFlow?

2024 מְחַבֵּר: Stanley Ellington | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-16 00:17

כדי לשרת מודל Tensorflow , פשוט ייצא SavedModel שלך Tensorflow תכנית. SavedModel הוא פורמט סריאליזציה הרמטי נייטרלי שפה, ניתן לשחזור, המאפשר למערכות וכלים ברמה גבוהה יותר לייצר, לצרוך ולשנות דגמי TensorFlow.

בהתאם, איך אני מפעיל מודל TensorFlow?

אלו הם השלבים שאנו הולכים לעשות:

1. הכינו דגם מטופש כדוגמה, רכבו ואחסנו אותו.
2. קבל את המשתנים שאתה צריך מהמודל המאוחסן שלך.
3. בנה מהם את פרטי הטנזור.
4. צור את חתימת הדגם.
5. צור ושמור בונה דגמים.
6. הורד תמונת Docker עם הגשת TensorFlow כבר קומפילציה עליה.

בנוסף, מה משרת TensorFlow? הגשה של TensorFlow הוא גמיש, בעל ביצועים גבוהים מָנָה מערכת למודלים של למידת מכונה, המיועדת לסביבות ייצור. הגשה של TensorFlow מספק אינטגרציה מחוץ לקופסה עם TensorFlow דגמים, אך ניתן להרחיב אותם בקלות לְשָׁרֵת סוגים אחרים של מודלים ונתונים.

לגבי זה, כיצד פועל השירות של TensorFlow?

הגשה של TensorFlow מאפשר לנו לבחור באיזו גרסה של דגם, או "ניתן להגשה" ברצוננו להשתמש כאשר אנו מבצעים בקשות להסיק. כל גרסה תיוצא לספריית משנה אחרת תחת הנתיב הנתון.

מהו שרת דגם?

שרת דגם עבור Apache MXNet (MMS) הוא רכיב קוד פתוח שנועד לפשט את המשימה של פריסת למידה עמוקה דגמים להסקת מסקנות בקנה מידה. פריסה דגמים שכן מסקנות אינן משימה טריוויאלית.