怎样用TensorFlow Serving系统，结合英伟达的Tensor RT，实现高性能深度学习推理？
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac；研究员 Victor Sanh；技术主管 Anthony Moi，来自 Hugging Face
AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，而不久后 TensorFlow 2.0 也将支持 TF-TRT 的实现。 TensorFlow 在官方博客中对这项成果进行了发布，雷锋网 AI 科技评论编译如下。
TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。
昨天看到一篇文章激发起了我很多兴趣点，文章的题目是 Spark Love Tensorflow，心想何止如此，LP love tensorflow & spark，之前谜之Love Tensorflow，花了三年的时候把它收入麾下，19年开始接触spark，同样激发出不少火花，同时学习了scala语言(人生太短，python吧)，也想花二到三年的时间将spark拿下。
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
OpenAI 在 3 月 15 日发布了备受瞩目的 GPT4，它在司法考试和程序编程领域的惊人表现让大家对大语言模型的热情达到了顶点。人们纷纷议论我们是否已经跨入通用人工智能的时代。与此同时，基于大语言模型的应用也如雨后春笋般出现，为我们带来了协同办公、客服对话、语言翻译、内容生成等方面前所未有的畅快体验。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用， 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。
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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。以下代码为了方便理解做了简化，完整代码详见Github-ChineseNER ，里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion，和CWS+NER多任务在内的4个模型，可以开箱即用。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
这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章的第四篇文章，阅读本文，你将了解到：
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
接下来下载需要的模型，进入huggingface 页面，选择files and versions
部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉取tensorflow/serving，如果是GPU环境则麻烦点，具体参考前一篇，这里就不再赘述了。
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 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。
备份数据库时，采用了全库备份，但是因为某些原因需要回滚一个表的数据到备份数据库上，如果回滚整个库就比较费时间，因为可能这个表只有几十M，但是其它表可能有十几上百G，这时候就需要将需要恢复的表提取出来了
TensorFlow服务，托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是，这个有点难用，你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
本文翻译自：《Optimizing AI models for Arm Ethos-U NPUs using the NVIDIA TAO Toolkit》
多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的，比如在含有sky（天空） 的图像中，极有可能含有cloud（云）、sunset（日落）等。
从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！
尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。
项目链接：https://github.com/signatrix/efficientdet
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
文本分类 训练和保存模型代码 import kashgari from kashgari.corpus import SMP2018ECDTCorpus from kashgari.tasks.classification import BiLSTM_Model from kashgari.embeddings import BERTEmbedding from kashgari.callbacks import EvalCallBack from tensorflow.python import kera
通过观察转换期间日志, 发现由于模型结构比较简单紧凑, 特征也非常稀疏, 导致转换时可以被算子融合和量化的节点并不多, 故性能提升不是特别明显.
save ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index
TensorFlow2.x Object Detection API 的安装与配置可参考前面的两篇文章：
实现这个接口只要在goods/filters/GoodsFilter里面添加一个过滤就可以了
文章目录 1. tf.saved_model.save 2. Keras API 模型导出 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. tf.saved_model.save tf.train.Checkpoint 可以保存和恢复模型中参数的权值 导出模型：包含参数的权值，计算图 无须源码即可再次运行模型，适用于模型的分享、部署 注意： 继承 tf.keras.Model 的模型，一些方法需要是计算图模式，比如 call() 方法必须用 @tf.function 修饰 class MLPmodel
十三、首页、商品数量、缓存和限速功能开发 13.1.轮播图接口实现 首先把pycharm环境改成本地的，vue中local_host也改成本地 （1）goods/serializer class BannerSerializer(serializers.ModelSerializer): ''' 轮播图 ''' class Meta: model = Banner fields = "__all__" （2）goods/views.py c
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
在 Tensorflow 给的官方例子中 Use TensorFlow Serving with Kubernetes，是将模型拷贝到镜像里的，这里是会有点不太灵活，因为更新模型就要重新构建镜像，并且再去更新对应的 Pod。
This article strives to make this distinction of declarative vs imperative specifically for people transitioning from vanilla Javascript into React. Additionally, I am writing this during a similar transition so I apologize for any misinformation. But, I am a person who cannot just idly sit by with “React is a declarative writing style.” Therefore, I will attempt to pull apart what makes React declarative and compare it to its imperative counterpart.
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型，并加载之。
很多时候仅仅是线下跑一个模型，对特定一批数据进行预测并不够，需要随时来一个或几个样本都能输出结果。这时候就需要起一个服务，然后随时一个包含数据的请求过来，就返回相应的结果。架起这个服务的过程就称作“部署”。本文主要介绍通过tf.Serving+Docker来部署tensorflow模型的过程。
> 正文共6912个字，4张图，预计阅读时间18分钟。 Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了他们的工作（相关链接请看本文底部） 官方提供的 Wide & Deep 模型的（简称，WD 模型）教程 都是使用 TensorFlow （简称，TF ）自带的函数来做的特征工程，并且模型也进行了封装，
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