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  • tensorflow-serving

    TensorFlow Serving是一個開源的高性能機器學習模型部署框架，可用于將訓練好的模型部署到生產環境中進行預測。TensorFlow Serving具有許多有用的功能，如模型版本控制、模型熱更新、模型的灰度發布和模型可擴展性等，這些功能使...

    XiNGRZ 評論0 收藏2691

  • TensorFlow在產品環境中運行模型的實踐經驗總結

    ...容支持其他TensorFlow模型，以支持未來的數據產品TensorFlow Serving ?經過網上的調研之后，Google的TensorFlow Serving成為我們推薦的模型服務。TensorFlow Serving用C++編寫，支持機器學習模型服務。開箱即用的TensorFlow Serving安裝支持：TensorFl...

    stackfing 評論0 收藏0

  • TensorFlow Serving入門

    ...服務。在2017年的TensorFlow開發者Summit上便提出了TensorFlow Serving。 但那時候客戶端和服務端的通信只支持gRPC。在實際的生產環境中比較廣泛使用的C/S通信手段是基于RESTfull API的，幸運的是從TF1.8以后，TF Serving也正式支持RESTfull AP...

    Harpsichord1207 評論0 收藏0

  • 使用Kubernetes和TensorFlow Serving將神經網絡鏡像分類進行彈性擴容

    ...模。學習更多關于TensorFlow，請看下文補充： 用TensorFlow Serving和Kubernetes給Inception模型提供服務 這個tutorial展示了如何使用TensorFlow Serving組件在容器里面的運用，以此來服務TensorFlow模型，還展示了如何用Kubernetes配置服務中的集群...

    Harpsichord1207 評論0 收藏0

  • 使用 TensorFlow Serving 和 Docker 快速部署機器學習服務

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    endless_road 評論0 收藏0

  • flask源碼走讀

    ...ketserver上啟動了服務開始監聽端口: flask.Flask.run -> werkzeug.serving.run_simple -> werkzeug.serving.run_simple.inner ->werkzeug.serving.make_server -> BaseWSGIServer->HTTPServer.__init__(self, get_sockaddr(h...

    Coly 評論0 收藏0

  • 【TensorFlow開源2年官方回顧】下一個重要方向是分布式模型服務

    自從2016年2月 TensorFlow Serving 開源以來，我們做了一些重大改進。現在，讓我們再回到這個項目開始的地方，回顧我們的進展過程，并分享我們下一步的方向。在 TensorFlow Serving 啟動之前，谷歌公司內的 TensorFlow 用戶也必須從頭...

    morgan 評論0 收藏0

  • 滴滴機器學習平臺架構演進

    ...，平臺結合自己的場景特點開發了 DDL（DiDi Deep Learning） Serving 服務框架、IFX 框架和 Autotuning 優化庫，極大加速了模型上線部署和優化過程。 針對模型服務部署和優化，平臺結合自己的場景特點開發了 DDL（DiDi Deep Learning） Serving...

    entner 評論0 收藏0

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