6-6 使用tensorflow-serving部署模型 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。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFl
6-5使用tensorflow-serving部署模型 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。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlo
A worker process with process id of '7512' serving application pool 'ticket' was shutdown due to inactivity. Application Pool timeout configuration was set to 20 minutes. A new worker process will be started when needed.
1，环境 keras2.4.3 tensorflow2.2 模型为keras的h5格式 keras-bert 0.88 wsl2下，docker环境部署，nividia-container-toolkit wsl2安装nividia-container-toolkit参考，win10版本请务必更新为21H2以上 https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 2，模型转PB格
参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》 最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。 机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independ
Autoscaler计算Pod数的基本逻辑 指标收集周期与决策周期 ◼ Autoscaler每2秒钟计算一次Revision上所需要Pod实例数量 ◼ Autoscaler每2秒钟从Revision的Pod实例（Quueu-Proxy容器）上抓取一次指标数据，并将其（每秒的）平均值存储于单独的bucket中 ◆实例较少时，则从每个
Knative工作模式 service route RevisionX configuration IngressGateway(Envoy) 收发流量 Revision** k8s-Service Avtivator(0) SKS Deploument Pod(Envoy Queue container) 拉取指标到 Autoscaler HPA Route** Ingress(Istio) VirtualService S
Production 级别的 clickhouse 不是随便就能搞出来的，需要对其有更深入的理解。这篇主题只是针对如何在 k8s 里快速搭建一还行的 clickhouse。主要是为了实现整个系统不对外有额外的依赖，所有的依赖服务都包含在 k8s 集群中。和 将 MySQL 通过 presslabs/mysql-operator 部署到
背景 在推荐系统中存在用户行为稀疏的问题，特别是在召回阶段，用户有过交互的item只占非常少的一部分，只有这部分数据我们能用来训练，但是serving时要serving全库item，这可能会导致倾向热门的item，特别是对冷启动非常不友好。这篇论文引入来在CV、NLU中取得成功的对比学习方法，通过一个辅
bert-serving-start TypeError: 'NoneType' object is not iterable 我的处理方式，希望能帮助大家。 根源在于下载的chinese_L-12_H-768_A-12有两级目录，把下一层提出来，或者再加一层就ok了。 错误：bert-serving-start -model_dir F:\code\yangyang\chinese_L-12_H-768_A-12
基础 KuberFate_v1.6.1docker-compose方式部署训练服务及推理服务位于同一台服务器,docker容器内网互通;共部署四台; 编写zookeeper启动文件,配置文件 #zk的docker-compose.yml文件内容 version: '3' networks: fate-network: external: true name: fate-network
本文章只记录和官网有差别的部分 官网为1.6.0版本，不包含fate-serving部分： KubeFATE/Build_Two_Parties_FATE_Cluster_in_One_Linux_Machine_with_MiniKube_zh.md at master · FederatedAI/KubeFATE · GitHubhttps://github.com/FederatedAI/KubeFATE/blob/master/docs/tutoria
import randomdef printIntro(): print("这个程序模拟量个选手A和B的某种竞技比赛") print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）") def getInputs(): a = eval(input("请输入选手A的能力值（0-1）: ")) b = eval(input("请输入选手B的能力值（0-1）: ")) n = ev
文章目录 一、背景介绍二、模型特征 Raw Serving Tensor输入三、服务突增高并发请求四、总结五、参考文献 TensorFlow Serving由于其便捷稳定的特点在CTR(Click-through Rate，点击率)预估业务场景被广泛的使用，但是其运行时会出现内存不断增长的问题，也不断有相关issue被
1.添加用户、赋予权限、更新系统 passwd root # 添加用户 adduser dapeng sudo su # root all 下面添加自己的用户名 vim /etc/sudoers su dapeng sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2. 安装ftp服务 sudo apt-get install vsftpd sudo vim /etc/vsftpd.conf #
部署方式 服务器端高性能部署：将模型部署在服务器上，利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务。 模型服务化部署：将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端，用户通过客户端请求发送需要推理的输入内容，服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户。 移动端部署：将模型部署在
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
本次教程的目的是带领大家学会用 Tensorflow serving 部署训练好的模型 这里我们用到的数据集是 Fashion MNIST，所以训练出来的模型可以实现以下几个类别的分类 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt',
serving服务 # 启动镜像 docker run -t --rm -p 8501:8501 \ -v "${PATH}/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu:/models/half_plus_two" \ -e MODEL_NAME=half_plus_two \ tensorflow/serving & # 验证 curl -
安装 下载并安装docker桌面：链接 默认勾选即可，安装完成后会强制要求重启 重启后可能会报一些错误，不用管直接全关掉，然后右击托盘区的小鲸鱼图标，选择Switch to Windows Containers 此时docker即可正常启动了 在Settings里的Docker Engine里，将experimental项置为true，否则会报错:no ma
完整错误信息 ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/e53bbb0b0da4e26d24b415310219b953/external/org_tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:6589:1: no such package '@icu//': java.io.IOException: Error downloading [https://mirror.bazel.build/github.com/u
机器学习模型常用Docker部署，而如何对Docker部署的模型进行管理呢？工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理、编排容器。Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点，这里不再赘述，有关Kubernetes的优点读者可自行Google。笔者整理的Kubernetes入门系列的侧重点是如何实操，前三节介绍了Kube
之前写了一篇tensorflow/serving部署tensorflow模型的文章，记录了详细的操作步骤与常见的错误及解决方案，具体见：TensorFlow Serving模型转换与部署 本文主要记录tensorflow/serving部署keras模型过程中的一些重要步骤，以便后续查阅。 我们在keras中保存模型通常用model.save或者
一、Knative网络流量分析创建项目：oc new-project knativetutorialgit clone https://github.com/redhat-developer-demos/knative-tutorial &&\ export TUTORIAL_HOME="$(pwd)/knative-tutorial"我们分析应用配置文件：cd $TUTORIAL_HOME/basics。该文件使用quay.io/rhdevelopers/kna
tensorflow_model_serving部署时默认会占满整个GPU的显存, 这会很费显存,让model serving按需使用显存的方案如下: 解决方案详见: https://github.com/tensorflow/serving/issues/836#issue-311505466 指定platform_config_file, 文件内容: platform_configs { key: "tensorflow
