从部署的TF获取google云中poet模型的预测
从部署的 TensorFlow 获取 Google 云中 Poet 模型的预测，可以通过以下步骤实现：
- 部署 TensorFlow：首先，需要在 Google 云上部署 TensorFlow。Google 云提供了 Cloud AI Platform，它是一个托管的 JupyterLab 环境，可以用于开发和训练机器学习模型。您可以使用 Cloud AI Platform 上的 TensorFlow 镜像来创建一个虚拟机实例，并在该实例上进行 TensorFlow 的部署。
- 获取 Poet 模型：Poet 是一个用于生成诗歌的深度学习模型。您可以从 TensorFlow 的官方 GitHub 仓库中获取 Poet 模型的代码和预训练模型。将代码和模型下载到您的本地环境中。
- 上传模型到 Google 云存储：将下载的 Poet 模型上传到 Google 云存储中，以便在云上进行预测。您可以使用 Google 云存储的命令行工具或者 API 进行上传操作。
- 创建 Google 云函数：使用 Google 云函数来托管您的预测服务。Google 云函数是一种无服务器的计算服务，可以根据请求触发函数执行。您可以使用 Python 编写一个云函数，该函数加载 Poet 模型并进行预测。
- 配置云函数的触发器：为云函数配置触发器，以便在接收到请求时触发函数执行。您可以选择 HTTP 触发器，这样您可以通过 HTTP 请求调用云函数。
- 发起预测请求：使用任何 HTTP 客户端工具（如 cURL 或 Postman），向云函数的 HTTP 终端点发送预测请求。请求中包含输入数据，云函数将加载 Poet 模型并对输入数据进行预测。预测结果将作为 HTTP 响应返回。
总结： 通过以上步骤，您可以在 Google 云上部署 TensorFlow，并使用 Poet 模型进行预测。这样，您可以通过发送 HTTP 请求来获取 Poet 模型的预测结果。请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体需求进行更复杂的配置和调整。
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