而谷歌云能很好地支持这二者的工作。此外，你可以准确地按照我接下来所使用的规范流程进行操作，这可以帮助你更容易地复现我的步骤。而且，你也不用担心实践这篇文章的成本。...下一个问题涉及 TensorFlow。当我运行 Adrian 的原始脚本时，我无法成功调用模型。...将容器 push 到 Docker Hub 上 现在可以 push 我们的容器了。...请获取 keras 应用程序的 cluster-ip。...首先，我们应该将运行 flask 应用程序的 python web 服务器从本地 python 服务器替换为 gunicorn 这样的生产级服务器。
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。...模型部署简介1.1 模型部署概念模型部署是将训练好的机器学习或深度学习模型集成到应用程序或服务中，使其能够在生产环境中运行并提供预测服务的过程。...2.2 DockerDocker是一个开源的容器化平台，通过将应用程序及其依赖打包成容器，实现跨平台的部署和运行。使用Docker可以确保应用程序在不同环境中的一致性和可移植性。...这些平台提供了强大的计算资源和工具，支持模型的部署和扩展。3. 模型保存与加载在部署模型之前，我们需要先将训练好的模型保存到文件中，并在需要时加载该模型。...在云端部署模型6.1 选择云平台常见的云平台包括AWS、GCP和Azure。这里以AWS为例。6.2 使用AWS EC2部署登录AWS管理控制台，创建一个新的EC2实例。
云平台：如果有一个与上述所有组件都关联的平台，那么它就是云。...理想情况下，你必须构建Restful API，因为它有助于分离客户端和服务器，提高可视性、可靠性和可扩展性，并且它是平台无关的。你可以执行一次彻底的测试，以确保模型根据API的正确预测做出响应。...生产设置 云平台：选择好云服务后，要从标准Ubuntu映像（最好是最新的LTS版本）中设置一种机器或实例，而CPU的选择实际上取决于深度学习模型和用例。...每个提交的修订都会触发自动构建和测试过程，用它可以将最新版本的模型部署到生产环境中。 ?...其他平台 还有一些其他的系统，可以提供一种结构化的方式在生产环境中部署和设置模型，以下是几个其他类型系统的介绍： TensorFlow服务：它是一个开源平台软件库，服务于机器学习模型。
实时处理 实时部署在数据到达时立即对其进行处理，从而实现即时操作。这种方法对于需要实时数据处理和决策的应用程序是必不可少的。...实时部署在处理数据并几乎即时提供输出时，适用于需要立即响应的应用程序，如欺诈检测、动态定价和实时个性化等。 优点： 提供即时反馈，对时间敏感的应用程序至关重要，支持在毫秒到秒之间做出决策。...为了增加服务的响应速度，一般情况下都是使用，使用Docker这样的容器化工具，并将容器部署到云平台或专用服务器上，并且可以进行自动化的资源调度和扩展。...边框将以绿色绘制，对象标签将显示在每个边框的左上角。 这些代码可以使用各自的TensorFlow Lite api和库集成到Android或iOS应用程序中。...选择正确的部署策略 选择正确的机器学习模型部署策略是确保高效性和成本效益的关键。以下是一些决定部署策略时需要考虑的主要因素： 1.
这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题: 扩展模型培训和服务流程。...典型的ML管道 数据接收和处理 对于大多数应用程序，数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中的非结构化数据。...ML管道中的第一步是从相关数据源获取正确的数据，然后为应用程序清理或修改数据。以下是一些用于摄取和操作数据的工具: DataflowRunner——谷歌云上的Apache Beam运行器。...下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...TensorFlow Extended (TFX)——TFX是是用于部署生产ML管道的端到端平台。TensorFlow服务和Kubernetes可以用来创建一个可扩展的模型服务系统。
想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...PyTorch提供以下功能： 混合前端 工具和库：一个活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发 云支持：PyTorch在主要云平台上得到很好的支持...目前的psycopg2实现支持： Python版本2.7 Python 3版本从3.4到3.7 PostgreSQL服务器版本从7.4到11 9.1的PostgreSQL客户端库版本 以下是如何安装...部署模型意味着将最终模型放入最终应用程序（或技术上称为生产环境）。 /* Flask */ Flask是一个用Python编写的Web框架，通常用于部署数据科学模型。
不得不说，使用 GPU，模型训练的就是快！ 训练好模型后，当然时部署成服务，供自己学（装）习（逼）了，开干。...里默认的版本就是这个，所以这里就使用相同的版本了，为了避免发生一些未知的版本匹配问题。.../tensorflow 将 Docker 容器中的 8888 端口映射到宿主机的 8888 端口上，这样，我们就能在外部访问容器中的 8888 端口服务了。...将代码上传至宿主机的 /root/tensorflow 目录下，然后进入 docker 容器内，启动 flask 服务 1root@bb09aa2a7097:/test/data# python movie_recommender.py...四、Nginx 部署 这里使用 Nginx 来部署，因为服务器上还运行着其他的服务，所以就选用了 8880 端口来作为监听端口，最后的效果如下： ? 到这里，只想说一句，真香！！
在构建基于flask的web应用程序时，模型甚至可以打包并在同一个容器中运行。 虽然这适用于原型和快速评估，但是在将模型部署到生产环境时，还需要考虑其他几个方面。...推理模型优化 我在博客上讨论了如何通过TensorFlow Lite和TensorFlow.js将模型部署到edge设备上。...与移动设备的优化类似，优化是在将模型部署到云之前完成的。 服务标准要求 对于其他服务，需要处理身份验证和授权。为了使模型能够被多个应用程序和开发人员访问，我们需要API管理。...这些模型可以有不同的版本，可以通过REST api调用： IBM Model Asset Exchange中的模型可以轻松部署到Kubernetes。...TensorFlow service是一个灵活的、高性能的机器学习模型服务系统，内置对TensorFlow模型的支持。它似乎相当强大，但当我去年尝试时，它并不是那么容易。
此外，TensorFlow 两大版本之间的向后兼容性问题只会让这种趋势愈演愈烈。 当然，这里还有几个例外需要注意： Google AI：谷歌发布的论文自然会用 TensorFlow。...如果你既想用 TensorFlow 的部署基础设施，又想访问只能在 PyTorch 中使用的模型，作者推荐使用 ONNX 将模型从 PyTorch 移植到 TensorFlow。...Extended（TFX）： TensorFlow Extended 是 TensorFlow 用于模型部署的端到端平台。...对于需要将模型投入生产的人来说，TensorFlow 强大的部署框架和端到端的 TensorFlow Extended 平台是很珍贵的。...如果你是个深度学习爱好者，那么你使用的框架将取决于你的目标。如果将深度学习模型作为某个较大项目的一部分来实施，那么 TensorFlow 可能是你想要使用的，尤其是在部署到物联网 / 嵌入式设备时。
它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 ? TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...PyTorch提供以下功能： 混合前端 工具和库：一个活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发 云支持：PyTorch在主要云平台上得到很好的支持...目前的psycopg2实现支持： Python版本2.7 Python 3版本从3.4到3.7 PostgreSQL服务器版本从7.4到11 9.1的PostgreSQL客户端库版本 以下是如何安装...部署模型意味着将最终模型放入最终应用程序（或技术上称为生产环境）。 /* Flask */ Flask是一个用Python编写的Web框架，通常用于部署数据科学模型。...if __name__ == "__main__": app.run() 以下文章是学习Flask的一个很好的起点： 在生产中将机器学习模型部署为API的教程（使用Flask） (https://www.analyticsvidhya.com
传送门：https://www.oschina.net/p/keras 3）Flask Flask是一个轻量级的WSGI Web应用程序框架。 入门快速简便，同时能够扩展到复杂的应用程序。...它处理配置管理，应用程序部署，云配置，临时任务执行和多节点编排 – 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。...通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，非常适合长轮询，WebSockets等需要与每个用户建立长期连接的应用程序。...Magenta也是构建智能工具和界面的一次探索，能够开发艺术家和音乐家处理作品时使用的智能工具和界面。...此开源Web框架有一个独立于平台的MVC结构，提供了开发的最简途径。此外，它还是高效开发重用代码的首选平台之一。 ?
AI 智能体应用层的开发框架主要用于将 AI 模型集成到实际应用中，并提供用户交互、数据处理、模型推理等功能。这些框架通常提供高层次的抽象和工具，帮助开发者快速构建和部署 AI 驱动的应用程序。...适合构建复杂的 Web 应用。适用场景：AI 驱动的 Web 应用。2.移动端开发框架2.1TensorFlow Lite特点：专为移动和嵌入式设备优化的 TensorFlow 版本。...提供本地部署和自定义能力。适用场景：构建自定义聊天机器人。4.2Dialogflow特点：Google 提供的对话式 AI 平台，支持多语言和多平台集成。提供可视化开发工具和预训练模型。...6.2Dash特点：基于 Flask 和 React 的 Python 框架，适合构建数据可视化应用。提供丰富的图表和交互组件。适用场景：数据驱动的 Web 应用。...7.云原生 AI 开发框架7.1Kubeflow特点：基于 Kubernetes 的机器学习平台，支持模型训练、部署和管理。提供端到端的 AI 工作流支持。适用场景：云原生 AI 应用。
Cloud Studio 一键运行Flask Mega-Tutorial - 使用 Flask 框架构建 Web 应用程序的教程和示例，涵盖了用户认证、数据库、表单、邮件等方面的内容。...Cloud Studio 一键运行TensorFlow Examples - 使用 TensorFlow 构建的机器学习应用程序，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等方面的内容，可以帮助你学习和实践...TensorFlow 的使用方法和特点。...在 Vertex 中进行提示、微调和部署 LLMs，这是 Google 用于创建和托管生成式 AI 模型的开发者平台。...“未经同意的内容”是下一个大警钟】近期，华盛顿邮报发布了关于谷歌网络抓取数据集的深度调查,该数据集已知被用于训练谷歌的 T5、Meta 的 LLaMA 以及可能还有更多。
在本教程中，我将向您展示如何使用API构建一个包含一些动态内容的简单天气应用程序。本教程是初学者的一个很好的起点。您将学习如何从api构建动态内容并将其部署到谷歌云上。...HTML和CSS为应用程序创建2个页面(主页面和结果页面) 第五步:在本地电脑上部署和测试 第六步:部署在谷歌云上。...当您在笔记本电脑上编写更多项目时，每个项目将需要不同的库。对于每个项目使用不同的虚拟环境，您的系统和项目之间或项目之间就不会发生冲突。...你应该会看到你的新天气应用程序在你本地的笔记本上:) 6、部署在谷歌云上 最后一步是与全世界分享你的应用程序。需要注意的是，有很多使用Flask构建的web应用程序的提供商。...这篇文章不包括其他的一些，比如AWS, Azure, Heroku… 要在谷歌云上部署您的应用程序，您需要1)安装SDK, 2)创建一个新项目，3)创建3个本地文件，4)在线部署和测试。
随着数据驱动决策日益普及，模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略，辅以代码示例，助您在面试中从容应对。...一、常见问题概览部署流程理解：模型导出：解释如何将训练好的模型（如sklearn、TensorFlow、PyTorch模型）保存为持久化文件（如.joblib、.h5、.pt）。...服务化平台与工具：本地部署：如何使用Flask、FastAPI等框架搭建本地模型服务？云服务部署：能否介绍如何在阿里云、AWS、GCP等云平台上部署模型服务？...轻视版本管理与更新：误区：模型上线后缺乏版本管理，新模型替换旧模型时可能导致服务中断。规避：实施模型版本管理，支持灰度发布、回滚等功能，确保平滑升级。三、代码示例1....、熟练掌握主流工具与平台、规避常见误区，并结合代码示例展示实践能力，您将在Python模型部署与服务化面试中展现出全面且专业的数据科学工程素养。
还有另一种方法… 在Kubernetes上发布你的模型。Kubernetes正在迅速成为云计算标准。一旦知道如何在kubernetes上部署模型，就可以在任何地方（谷歌云或AWS）部署。...如何使用Kubernetes将模型部署到生产环境中 你永远不会相信部署模型是多么简单。你所需要的只是稍微包装一下代码。很快你就能建立和控制你的机器学习模型，从研究到生产。...它的镜像基于tensorflow docker镜像，然后运行一组四个命令来触发服务器。 在这个命令中，它克隆来自Github的代码，安装需求，并启动所编写的flask服务器。...*注意：请随意更改clone命令以满足你的需要。 此外，添加一个将暴露部署在kubernetes集群之外的服务非常重要。请确保通过云提供商检查集群网络设置。...把它发送到云上 现在我们已经设置好了所有文件，是时候将代码发送到云上了。
在谷歌云年度大会的第二天，谷歌宣布Edge TPU——TPU的轻量级版本，用于边缘计算。...Edge TPU芯片的尺寸，与一美元硬币对比 根据谷歌博客的介绍，Edge TPU 的特点如下： 边缘上的AI 如今，从消费者到企业应用程序，AI无处不在。...它增强了谷歌的Cloud TPU和Cloud IoT，以提供端到端（云到端、硬件+软件）的基础设施，以促进客户基于AI的解决方案的部署。...除了开放源码的TensorFlow Lite编程环境之外，Edge TPU最初将部署多个Google AI模型，并结合谷歌在AI和硬件方面的专业知识。...，同时与云IoT平台的其余部分无缝互操作。
将这些参数硬编码到代码中会带来安全风险，因为此配置数据通常由敏感信息组成，然后您可以将这些信息签入到版本控制系统中。...将管理逻辑构建到API中 一旦您的应用程序在Kubernetes等集群环境中进行了容器化并启动并运行，您就可能无法再运行运行应用程序的容器。...容纳您的应用程序 现在您已经实现了应用程序逻辑，以便在基于云的环境中最大化其可移植性和可观察性，现在是时候将应用程序打包到容器中了。...例如，应用程序状态可以运行Flask Web应用程序容器的三个副本并公开端口8080.一旦创建，控制平面逐渐使集群的实际状态与通过将容器调度到节点上的部署中声明的所需状态相匹配按要求。...实施后，这些更改允许服务所有者持续部署其应用程序的新版本，并在必要时轻松扩展，只需极少量的人工干预。
如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。 近日，GitHub 上有这样一个项目，专门介绍了如何将深度学习算法和模型融入到互联网产品中。...选择合适的工具，可以保证模型获得稳定、标注正确、平衡的数据。 数据源 怎样获取数据？这是一个常见的问题。...，支持 SQL 和无结构 json 文件； 数据湖：（用于收集数据库获得不了的特征，如日志） Amazon Redshift 特征存储：（保存机器学习的特征） FEAST：基于谷歌云，目前已开源； Michelangelo...：Uber 的开源平台； 版本控制 DVC：开源的机器学习版本控制工具； Pachyderm：数据版本控制； Dolt：SQL 数据库的版本控制； 处理流程 训练生产级模型时，通常会将不同来源的数据提取出来...Marathon） 将代码部署为「无服务器函数」； 通过模型服务解决方案进行部署。
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