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आप TensorFlow मॉडल की सेवा कैसे करते हैं?
आप TensorFlow मॉडल की सेवा कैसे करते हैं?

वीडियो: आप TensorFlow मॉडल की सेवा कैसे करते हैं?

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वीडियो: tf सर्विंग ट्यूटोरियल | टेंसरफ़्लो सर्विंग ट्यूटोरियल | डीप लर्निंग ट्यूटोरियल 48 (टेन्सरफ़्लो, पायथन) 2024, नवंबर
Anonim

के लिए एक Tensorflow मॉडल की सेवा करें , बस अपने से एक सहेजा गया मॉडल निर्यात करें टेंसरफ़्लो कार्यक्रम। SavedModel एक भाषा-तटस्थ, पुनर्प्राप्ति योग्य, भली भांति बंद क्रमांकन प्रारूप है जो उच्च-स्तरीय प्रणालियों और उपकरणों को उत्पादन, उपभोग और परिवर्तन करने में सक्षम बनाता है टेंसरफ्लो मॉडल.

तदनुसार, मैं एक TensorFlow मॉडल कैसे चला सकता हूँ?

ये वे चरण हैं जो हम करने जा रहे हैं:

  1. एक उदाहरण के रूप में एक बेवकूफ मॉडल बनाएं, उसे प्रशिक्षित करें और स्टोर करें।
  2. अपने संग्रहीत मॉडल से वे चर प्राप्त करें जिनकी आपको आवश्यकता है।
  3. उनसे टेंसर जानकारी बनाएं।
  4. मॉडल हस्ताक्षर बनाएं।
  5. एक मॉडल बिल्डर बनाएं और सेव करें।
  6. TensorFlow के साथ एक डॉकर छवि डाउनलोड करें जो पहले से ही संकलित है।

इसके अतिरिक्त, TensorFlow क्या सेवा दे रहा है? टेंसरफ्लो सर्विंग एक लचीला, उच्च-प्रदर्शन है की सेवा मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सिस्टम, उत्पादन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया। टेंसरफ्लो सर्विंग के साथ आउट-ऑफ़-द-बॉक्स एकीकरण प्रदान करता है टेंसरफ्लो मॉडल, लेकिन आसानी से बढ़ाया जा सकता है सेवा कर अन्य प्रकार के मॉडल और डेटा।

इस संबंध में, TensorFlow कैसे काम करता है?

टेंसरफ्लो सर्विंग हमें यह चुनने की अनुमति देता है कि जब हम अनुमान अनुरोध करते हैं तो हम मॉडल के किस संस्करण, या "सर्व करने योग्य" का उपयोग करना चाहते हैं। प्रत्येक संस्करण दिए गए पथ के तहत एक अलग उप-निर्देशिका में निर्यात किया जाएगा।

एक मॉडल सर्वर क्या है?

मॉडल सर्वर Apache MXNet (MMS) के लिए एक खुला स्रोत घटक है जिसे गहन शिक्षण को लागू करने के कार्य को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है मॉडल पैमाने पर अनुमान के लिए। परिनियोजित मॉडल अनुमान के लिए कोई तुच्छ कार्य नहीं है।

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