为TensorFlow Serving REST API生成实例或输入 - 腾讯云开发者社区

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怎样用英伟达TensorRT优化TensorFlow Serving的性能？谷歌工程师一文详解

Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 … $ curl -o /tmp/resnet/resnet_client.py https://raw.githubusercontent.com...此 docker run 命令会启动 TensorFlow Serving 服务器，以提供 /tmp/resnet 中已下载的 SavedModel，并在主机中开放 REST API 端口 8501。...$ docker kill tfserving_resnet 注：REST API 链接 https://www.tensorflow.org/tfx/serving/api_rest 利用 TF-TRT...Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 … 向其发送请求： $ python /tmp/resnet/resnet_client.py Prediction...和 Docker 生成经 TF-TRT 转换的模型与提供一般模型一样简单。

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kubeflow系列(三)：模型即服务，关于tensorflow serving的使用

TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。...Tensorflow Serving 直接加载模型即可生成接口，不过 serving 支持的模型只有 SaveModel，因此这里主要介绍 SaveModel。...在序列标注的任务中，这里的method_name是"tensorflow/serving/predict" """ # 定义模型的输入输出，建立调用接口与...=bind,source=/root/inception/models,target=/models \ -e MODEL_NAME=1 tensorflow/serving 挂载的默认目录为两级目录:.../tfx/tutorials/serving/rest_simple

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业界 | TensorFlow 携手 NVIDIA，使用 TensorRT 优化 TensorFlow Serving 性能

Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 … $ curl -o /tmp/resnet/resnet_client.py https://raw.githubusercontent.com...中已下载的 SavedModel，并在主机中显示 REST API 端口 8501。...要注意的是，转换后的模型无法处理批次规模大于这里指定了大小的输入，但对于批次规模更小的输入，它还是能够处理的。 --is_dynamic_op 参数让它知道在模型运行时进行实际转换。...Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 … 之后向它发送请求： $ python /tmp/resnet/resnet_client.py Prediction...Serving 和 Docker 生成经 TF-TRT 转换的模型与创建一个普通的模型一样简单。

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部署深度学习模型到服务器

该软件以pb格式的模型和variable来重建运算图，并提供rest api。本文在训练阶段使用docker，serve使用docker，与服务器交互使用virtualenv。...serve docker使用代码摘录自[1] TESTDATA="$(pwd)/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata" #...Start TensorFlow Serving container and open the REST API port docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -...本文的模型保存目录是有版本号的，即目录为deploy/1/, rest api访问也是带版本号/v1/models/fashion_mnist 也可以自行安装tensorflow-model-server...serving [2] tensorflow serving example from google TODO 将predict.py的运行转到docker中提供一个web界面提供更多的模型部署实例

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TensorFlow Serving RESTful API

今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南，...该对象的组成取决于请求类型或操作。细节请查看下面的API特性一节。...在行形式中，输入的JSON请求中以instances为key。.../serving 使用--rest_api_port选项来启动ModelServer输出REST API端口： --model_name=half_plus_three \ --model_base_path...=$(pwd)/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_three/ 使用REST

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

默认时，TF Serving使用这个端口服务REST API。...tensorflow/serving 镜像名。现在回到Python查询服务，先使用REST API，然后使用gRPC API。用REST API查询TF Serving 先创建查询。...REST API既优雅又简单，当输入输出数据不大时，可以工作的很好。另外，客户端无需其它依赖就能做REST请求，其它协议不一定成。但是，REST是基于JSON的，JSON又是基于文本的，很冗长。...项目数字是自动生成的，不能修改。如果你想创建一个新项目，点击New Project，输入项目ID。警告：不用时一定注意关掉所有服务，否则跑几天或几个月，可能花费巨大。...训练模型（或任意模型），部署到TF Serving或Google Cloud AI Platform上。写客户端代码，用REST API 或 gRPC API做查询。更新模型，部署新版本。

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TensorFlow-Serving的使用实战案例笔记（tf=1.4）

3 启动tensorflow_model_server tensorflow_model_server \ --rest_api_port=端口号（如8501） \ --model_name...=/home/ubuntu/Desktop/Medium/keras-and-tensorflow-serving/my_image_classifier --rest_api_port=9000 --...model_name=ImageClassifier –rest_api_port：TensorFlow Serving 会在 8500 端口启动一个 gRPC ModelServer，并且 RESET...你可以输入任何名称。.../my_image_classifier " "--rest_api_port=9000 --model_name=ImageClassifier

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《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》

比如在处理千万级别的用户行为数据时，利用MLlib可以快速完成特征工程和模型训练，为后续的分析和决策提供支持。TensorFlow Serving是一款专为机器学习模型部署和服务化设计的工具。...通过标准化的接口，如REST API和gRPC，TensorFlow Serving能方便地与各种应用程序集成，让其他系统能够轻松地向模型发送推理请求并获取结果。...可以借助一些中间工具或自定义的转换脚本，将Spark MLlib模型的权重和结构转换为TensorFlow Serving能够理解的格式。...利用Java的网络通信类库，与TensorFlow Serving的REST API或gRPC接口进行交互，向模型发送推理请求，并接收返回的预测结果。...同时，对Spark和TensorFlow Serving的配置参数进行调优，如调整Spark的并行度、TensorFlow Serving的批处理大小等，以充分发挥它们的性能优势。

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当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现

TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。...，需要安装TensorFlow Serving Python API: pip install tensorflow-serving-api 启动tensorflow model server 按照文档...，启动tensorflow model server非常简单，这里加上rest_api_port参数是启动server，并提供RESTful API，这种API接口方便微信小程序与之进行通信。...tensorflow_model_server --rest_api_port=8501 --model_base_path=$PWD/models/inception_v3 但是通过这种方法启动tensorflow...，无需编码支持图像模型中使用原始图片文件进行推断支持详细请求的统计指标支持同时为多个模型提供服务支持动态的在线和离线模型版本支持为TensorFlow模型加载新的自定义操作通过可配置的基本身份验证支持安全身份验证

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TensorFlow Serving

TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。...REST API ： rest_api_port: REST 请求端口。...nohup tensorflow_model_server \ --rest_api_port=8501 \ --model_name=fashion_model \ --model_base_path.../model_servers/server.cc:391] Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 ......: https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest_simple [3]Fashion MNIST: https://github.com/zalandoresearch

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掌声送给TensorFlow 2.0！用Keras搭建一个CNN | 入门教程

下载数据并进行预处理使用 Keras 高级 API 构建和训练图像分类器下载 InceptionV3 卷积神经网络并对其进行微调使用 TensorFlow Serving 为训练好的模型发布服务接口.../inceptionv3_128_tf_flowers --rest_api_port：Tensorflow Serving 将会在 8500 端口上启动一个 gRPC ModelServer 服务，而...REST API 会在 9000 端口开启。...4.4 向TensorFlow服务器发送 REST请求 TensorFlow ModelServer 支持 RESTful API。...TensorFlow Serving 服务器的期望输入为（1,128,128,3）的图像，其中，"1" 代表 batch 的大小。

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如何用TF Serving部署TensorFlow模型

在这里将会从宏观层面讲一下TF Serving的主要组件，为TF Serving API做一个大致的介绍。...如需进一步了解，请参考TF Serving文档：https://www.tensorflow.org/serving/ TensorFlow Serving可抽象为一些组件构成，每个组件实现了不同的API...为TF Serving导出模型将TensorFlow构建的模型用作服务，首先需要确保导出为正确的格式，可以采用TensorFlow提供的SavedModel类。...TF Serving要求模型中包含一个或多个SignatureDefs，以使用内建服务API。 image.png 开始建立签名。我们需要为签名定义指定输入输出和方法名这些参数。...TensorFlow提供tf.make_tensor_proto()函数，用于装载输入数据到请求对象，该方法可从numpy或python对象处创建TensorProto对象。

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深度学习Tensorflow生产环境部署（上·环境准备篇）

2.1 TensorFlow Serving 参考资料 tensorflow serving技术架构 tensorflow serving使用教程 ?...正常的思路是在flask这种web服务中嵌入tensorflow的模型，提供rest api的云服务接口。...Google提供了一种生产环境的新思路，他们开发了一个tensorflow-serving的服务，可以自动加载某个路径下的所有模型，模型通过事先定义的输入输出和计算图，直接提供rpc或者rest的服务。...另一方面，tensorflow serving内部通过异步调用的方式，实现高可用，并且自动组织输入以批次调用的方式节省GPU计算资源。...因此，整个模型的调用方式就变成了：客户端 ----> web服务(flask或者tornado) --grpc或者rest--> tensorflow serving 如果我们想要替换模型或者更新版本

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深度学习 —— TensorFlow高级功能

ok，朋友们，今天我们来继续充电，今天我们来聊一下TensorFlow的一些高级功能。比如TensorFlow 2.x、分布式训练、TensorFlow Serving等等。1....此外，TensorFlow 2.x将Keras作为高级API集成进来，简化了模型构建过程。...Serving一般我们训练完成后，我们可以使用TensorFlow Serving将模型部署到生产环境中。...通过TensorFlow Serving，就可以轻松地管理模型版本，并通过REST API或gRPC API提供推理服务。...而TensorFlow Lite则允许我们将模型部署到智能手机上，实现离线或实时的船舶识别功能。

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TensorFlow 2.0入门

可以将特征视为输入的一些多维表示，可以通过模型理解，并且有助于将输入图像分类为训练模型的许多类之一。...TensorFlow Serving允许在制作推理请求时选择想要使用的模型版本或“可服务”版本。每个版本将导出到给定路径下的不同子目录。.../inceptionv3_128_tf_flowers --rest_api_port：Tensorflow服务将在端口8500上启动gRPC ModelServer，并且REST API将在端口9000...向TensorFlow服务器发出REST请求 TensorFlow ModelServer支持RESTful API。将一个预测请求作为POST发送到服务器的REST端点。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。

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机器学习和容器

我设想的最终目标是这样的： image.png 最重要的想法有三个：有一个简单易用的API，用户可以发送jpg图片进行分类在多个实例上运行ML模型，以便我们可以根据需要扩展处理遵循微服务模式所以旅程开始...这种灵活的架构允许您将计算部署到桌面，服务器或移动设备上的一个或多个CPU或GPU，而无需重写代码。非常简化，您使用TensorFlow训练具有一组训练数据的计算机模型。...API TensorFlow Serving使用grpc API为模型提供服务。由于机器学习的复杂性，一般来说，API也有些复杂。至少它不适合任何随机客户端程序轻松发送jpg图像进行分类。...Go进入了API的目标列表，因为编写一个接收jpg图像的API并调用TensorFlow Serving grpc API来对其进行分类似乎相当简单。嗯，和往常一样，理论和实践是两回事。...API本身实际上很容易启动并运行。只有生成的grpc协议缓冲区代码才会遇到困难。协议似乎存在一些问题 - >针对多个包进行转换处理。

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2022 年了，PyTorch 和 TensorFlow 你选哪个？

当使用 TensorFlow 部署模型时，你可以根据具体应用选择使用 TensorFlow Serving 或 TensorFlow Lite。...TensorFlow 针对 Python、Java、C++、JavaScript 和 Swift 的 API 为开发人员提供了广泛的语言选项。 PyTorch PyTorch 在简化部署方面有所投入。...以前，PyTorch 用户需要使用 Flask 或 Django 在模型之上构建一个 REST API，但现在他们有了 TorchServe 和 PyTorch Live 的本地部署选项。...它具有端点规范、模型归档和指标观测等基本功能，但仍然不如 TensorFlow。TorchServe 同时支持 REST 和 gRPC API。...如果你需要音频或视频输入，在这种情况下还是应该使用 TensorFlow。

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tensorflow踩坑合集2. TF Serving & gRPC 踩坑

这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving，以及gRPC调用要注意的点。...这里tensorflow模型用的是estimator框架，整个推理环节主要分成：模型export，warmup，serving, client request四步 Model Export 要把estimator...保存成线上推理的格式，需要额外定义两个字段，serving的输出和输入格式。...如果export_outputs=None，estimator会默认用如下方式生成export_output，signature_name='serving_default'，字段和predictions.../serving:1.14.0 在本地运行运行服务，注意port 8500是给gRPC的，8501是給REST API的不要写错 docker run -t --rm -p 8500:8500 \

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基于 KubeVela 的机器学习实践

同时，因为模型服务会直接启动模型，而模型的输入输出不太直观（ndarray 或者 Tensor），因此，我们再部署一个测试服务来调用服务，并将结果转换成图像。...demo-rest-serving webservice running healthy Ready:1/1 2022-03-02 17:26:40 +0800 CST...modelUri: pvc://style-model/model - name: ab-rest-serving type: webservice dependsOn...| | | Service/default/ab-rest-serving | tcp://47.251.5.97:3333...我们通过将最前沿的模式民主化，让这些创新为大众所用。

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面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署

上述命令执行完毕后，为了使用该镜像运行容器，可输入下列命令： docker run -v $HOME:/mnt/home -p 9999:9999 -it $USER/ tensorflow-serving-devel.../tf_models/ inception”，）最后，需要从容器内为Tensorflow运行....我们通过传入一个保存器实例创建了一个它的实例。然后，需要利用exporter.classification_signature方法创建该模型的签名。...TensorFlow服务使用gRPC协议（gRPC是一种基于HTTP/2的二进制协议）。它支持用于创建服务器和自动生成客户端存根的各种语言。...它们的实现也是自动生成的，这样便可直接使用它们。实现推断服务器为实现ClassificationService::Service，需要加载导出模型并对其调用推断方法。

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怎样用英伟达TensorRT优化TensorFlow Serving的性能？谷歌工程师一文详解

kubeflow系列(三)：模型即服务，关于tensorflow serving的使用

业界 | TensorFlow 携手 NVIDIA，使用 TensorRT 优化 TensorFlow Serving 性能

部署深度学习模型到服务器

TensorFlow Serving RESTful API

《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

TensorFlow-Serving的使用实战案例笔记（tf=1.4）

《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》

当微信小程序遇上TensorFlow：Server端实现

TensorFlow Serving

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深度学习Tensorflow生产环境部署（上·环境准备篇）

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机器学习和容器

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基于 KubeVela 的机器学习实践

面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署

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