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Docker使用tensorflow/serving镜像部署模型

Docker使用tensorflow/serving镜像部署模型环境简单梳理一下使用tensorflow/serving镜像在服务器上部署模型。首先要保证在linux环境上已经安装好了docker，之后下载tensorflow/serving镜像： #下载镜像docker pull tensorflow/serving#查看下载的镜像docker images 下载官方的模型

TF-Serving从导出模型到部署服务源码

TF-Serving从导出模型到部署服务源码(Keras) 1.模型保存好之后，使用Keras的模型保存方法保存模型 model.save('my_model.h5') 常见的模型有h5和.keras h5文件包含 ·模型的结构，以便重构该模型 ·模型的权重 ·训练的配置（损失函数，优化器等） ·优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始 2.使用SavedMod

Tensorflow-serving部署模型到服务器

Tensorflow-serving部署模型到服务器 1.启动docker systemctl start docker 2.查看已经下载的镜像 docker images如果没有，那么拉取镜像docker pull tensorflow/serving 4.在服务器启动docker docker run -t --rm -p 8501:8501 -v /root/keras_

在docker中安装paddle serving @FreeBSD（待续）

因为FreeBSD本身不能装paddle serving，所以我们要在docker里面装。 Paddle Serving官网：GitHub - PaddlePaddle/Serving: A flexible, high-performance carrier for machine learning models（『飞桨』服务化部署框架） wheel包下载：Serving/doc/Lates

TensorFlow Serving模型转换与部署

文章目录 1. TensorFlow Serving安装1.1. 拉取镜像1.2. 下载官方代码1.3. 运行TF Serving1.4. 客户端验证 2. 将ckpt模型转换为pb模型3. 模型部署4. 多模型部署4.1 多(单)用户单模型4.2 多(单)用户多模型4.3. 接口请求 5. 新增模型6. 可能出现的错误错误1错误2错误3错误4错误5错误6错误7错误8 Tensor

Docker tensorflow serving GPU libcuda.so.1问题

在docker中创建一个tensorflow-serving:latest-gpu容器时，报出如下BUG： tensorflow_model_server: error while loading shared libraries: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 解决方法1：

[Java安全]Just-Serving-Pages赛题分析

文章目录写在前面Just-Serving-Pages分析写在前面昨晚一点睡觉feng师傅提醒我了下，今天不当懒狗，我相信自己可以解决这里就先直接开始试着边做边写Wp了 Just-Serving-Pages分析朴实无华，先看看依赖，这个版本其实是存在反序列化RCE的，但是条件比较苛刻在src/src/cscg/servlets/ConfigServlet.java看

MindSpore Serving笔记分享

转载地址：【MindSpore训练营第五期】MindSpore Serving笔记分享_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：Jack20 【MindSpore训练营第五期】MindSpore Serving笔记分享一键部署在线推理服务 --MindSpore Serving MindSpore Serving就是为实现将深度学习部署到生产环境而产生的 MindSpo

图像分类的serving

import timeimport requestsimport jsonimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport osdef mainProcess(image_data):"""核心代码: 将请求数据发送到远端模型, 返回预测结果"""start = time.time(

tensorflow-serving

serving deploy reference 1. http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务

「导语」在模型训练完成后，我们需要使用保存后的模型进行线上预测，即模型 Serving 服务。 TensorFlow 团队提供了专门用于模型预测的服务系统 TensorFlow Serving，它专为生产环境设计，具备高性能且具有很强大的灵活性，本文将从服务搭建，服务配置，远程访问等多个方面对 TensorFlow Serving 进行详细地介绍。 Serving 服