标签:serving http name models tensorflow model tensorlow
概述
tensorflow-serving支持rpc和rest,本文基于rest编写。构建k8s的pod
部署
单模型部署,dockerfile如下:
FROM tensorflow/serving MAINTAINER zhouwenyang ADD model /models/${model_name}/${version} ENV MODEL_NAME=${model_name}
${model_name}和${version}根据自己需要更改。可以使用挂载文件的方式,但是如果部署k8s则需要打进容器,或者使用共享的volumes的方式
多模型部署参考:https://www.jianshu.com/p/d11a5c3dc757
查看模型输入输出情况: http://${host}:${port}/v1/models/${model_name}/metadata
自定义op
预测
根据查看模型的metadata,搞起一个http post接口
接口地址为: http://${host}:${port}/v1/models/${model_name}:predict
post参数为:
{ "inputs":{ "${param1}":${value1}, "${param2}":${value2}, "${param3}":${value3}, "${param4}":${value4} } }
标签:serving,http,name,models,tensorflow,model,tensorlow 来源: https://www.cnblogs.com/zhouwenyang/p/15319868.html
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