xuannhientranai
New member
#TensorFlowserving #Production #Deployment #Machinelearning #DeePlearning ## Triển khai các mô hình vào sản xuất với TensorFlow phục vụ
Tensorflow phục vụ là một hệ thống phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các mô hình học máy.Nó cho phép bạn triển khai các mô hình của mình đến nhiều môi trường khác nhau, bao gồm các máy chủ tại chỗ, nền tảng đám mây và thiết bị di động.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các bước triển khai mô hình TensorFlow để sản xuất bằng cách sử dụng Phục vụ Tensorflow.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai
* Cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow
* Triển khai mô hình của bạn để phục vụ tenorflow
* Kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất
### Chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai
Bước đầu tiên trong việc triển khai mô hình của bạn để sản xuất là chuẩn bị cho việc triển khai.Điều này liên quan đến việc đảm bảo rằng mô hình của bạn ở định dạng chính xác và nó được tối ưu hóa đúng cho suy luận.
Để chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai, bạn sẽ cần:
* Chuyển đổi mô hình của bạn thành định dạng SavingModel.
* Đóng băng biểu đồ mô hình của bạn.
* Định lượng mô hình của bạn.
Để biết thêm thông tin về việc chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai, vui lòng xem [tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow
Khi mô hình của bạn được chuẩn bị để triển khai, bạn có thể cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow.Phục vụ TensorFlow có sẵn cho nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Linux, Windows và MacOS.
Để cài đặt phục vụ TensorFlow, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Tensorflow-Dịch vụ
`` `
Khi dịch vụ TensorFlow được cài đặt, bạn có thể định cấu hình nó để phục vụ mô hình của mình.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo đối tượng `tenorflow_serving.config.server` và chỉ định các tham số sau:
* `model_name`: tên của mô hình của bạn.
* `model_base_path`: Đường dẫn đến thư mục nơi đặt mô hình của bạn.
* `cổng`: cổng mà phục vụ TensorFlow sẽ lắng nghe các yêu cầu.
Để biết thêm thông tin về việc cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow, vui lòng xem [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Triển khai mô hình của bạn để phục vụ TensorFlow
Khi dịch vụ TensorFlow được cấu hình, bạn có thể triển khai mô hình của mình với nó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
TENSORFLOW_SERVING_CLI.START - -model_name = my_model - -model_base_path =/path/to/my/model --port = 8501
`` `
Lệnh này sẽ bắt đầu phục vụ TensorFlow và lắng nghe các yêu cầu trên cổng 8501.
### Kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất
Khi mô hình của bạn được triển khai để phục vụ Tensorflow, bạn có thể kiểm tra nó trong sản xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Curl -x Post -h "Content -Type: application/json" -d '{"incentances": [{"x": 1.0, "y": 2.0}]}' http: // localhost: 8501/v1/Mô hình/My_Model: Dự đoán
`` `
Lệnh này sẽ gửi yêu cầu đến TensorFlow phục vụ với tải trọng JSON chứa hai tính năng đầu vào, `X` và` Y`.Phục vụ TensorFlow sau đó sẽ sử dụng mô hình của bạn để dự đoán giá trị đầu ra, sẽ được trả về trong phản hồi.
Để biết thêm thông tin về việc kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất, vui lòng xem [tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## hashtags
* #TensorFlow
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #Deployment
* #Sản xuất
=======================================
#TensorFlowserving #Production #Deployment #Machinelearning #DeePlearning ## Deploying Models into Production With Tensorflow Serving
TensorFlow Serving is a production-ready serving system for machine learning models. It allows you to deploy your models to a variety of environments, including on-premises servers, cloud platforms, and mobile devices.
In this article, we will walk you through the steps of deploying a TensorFlow model to production using TensorFlow Serving. We will cover the following topics:
* Preparing your model for deployment
* Installing and configuring TensorFlow Serving
* Deploying your model to TensorFlow Serving
* Testing your model in production
### Preparing your model for deployment
The first step in deploying your model to production is to prepare it for deployment. This involves making sure that your model is in the correct format and that it is properly optimized for inference.
To prepare your model for deployment, you will need to:
* Convert your model to the SavedModel format.
* Freeze your model's graph.
* Quantize your model.
For more information on preparing your model for deployment, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Installing and configuring TensorFlow Serving
Once your model is prepared for deployment, you can install and configure TensorFlow Serving. TensorFlow Serving is available for a variety of platforms, including Linux, Windows, and macOS.
To install TensorFlow Serving, you can use the following command:
```
pip install tensorflow-serving
```
Once TensorFlow Serving is installed, you can configure it to serve your model. To do this, you will need to create a `tensorflow_serving.config.Server` object and specify the following parameters:
* `model_name`: The name of your model.
* `model_base_path`: The path to the directory where your model is located.
* `port`: The port on which TensorFlow Serving will listen for requests.
For more information on installing and configuring TensorFlow Serving, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Deploying your model to TensorFlow Serving
Once TensorFlow Serving is configured, you can deploy your model to it. To do this, you can use the following command:
```
tensorflow_serving_cli.start --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/my/model --port=8501
```
This command will start TensorFlow Serving and listen for requests on port 8501.
### Testing your model in production
Once your model is deployed to TensorFlow Serving, you can test it in production. To do this, you can use the following command:
```
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"instances": [{"x": 1.0, "y": 2.0}]}' http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict
```
This command will send a request to TensorFlow Serving with a JSON payload that contains two input features, `x` and `y`. TensorFlow Serving will then use your model to predict the output value, which will be returned in the response.
For more information on testing your model in production, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Hashtags
* #TensorFlow
* #Machinelearning
* #DeePlearning
* #Deployment
* #Production
Tensorflow phục vụ là một hệ thống phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các mô hình học máy.Nó cho phép bạn triển khai các mô hình của mình đến nhiều môi trường khác nhau, bao gồm các máy chủ tại chỗ, nền tảng đám mây và thiết bị di động.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các bước triển khai mô hình TensorFlow để sản xuất bằng cách sử dụng Phục vụ Tensorflow.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai
* Cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow
* Triển khai mô hình của bạn để phục vụ tenorflow
* Kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất
### Chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai
Bước đầu tiên trong việc triển khai mô hình của bạn để sản xuất là chuẩn bị cho việc triển khai.Điều này liên quan đến việc đảm bảo rằng mô hình của bạn ở định dạng chính xác và nó được tối ưu hóa đúng cho suy luận.
Để chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai, bạn sẽ cần:
* Chuyển đổi mô hình của bạn thành định dạng SavingModel.
* Đóng băng biểu đồ mô hình của bạn.
* Định lượng mô hình của bạn.
Để biết thêm thông tin về việc chuẩn bị mô hình của bạn để triển khai, vui lòng xem [tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow
Khi mô hình của bạn được chuẩn bị để triển khai, bạn có thể cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow.Phục vụ TensorFlow có sẵn cho nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Linux, Windows và MacOS.
Để cài đặt phục vụ TensorFlow, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Tensorflow-Dịch vụ
`` `
Khi dịch vụ TensorFlow được cài đặt, bạn có thể định cấu hình nó để phục vụ mô hình của mình.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo đối tượng `tenorflow_serving.config.server` và chỉ định các tham số sau:
* `model_name`: tên của mô hình của bạn.
* `model_base_path`: Đường dẫn đến thư mục nơi đặt mô hình của bạn.
* `cổng`: cổng mà phục vụ TensorFlow sẽ lắng nghe các yêu cầu.
Để biết thêm thông tin về việc cài đặt và định cấu hình phục vụ TensorFlow, vui lòng xem [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Triển khai mô hình của bạn để phục vụ TensorFlow
Khi dịch vụ TensorFlow được cấu hình, bạn có thể triển khai mô hình của mình với nó.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
TENSORFLOW_SERVING_CLI.START - -model_name = my_model - -model_base_path =/path/to/my/model --port = 8501
`` `
Lệnh này sẽ bắt đầu phục vụ TensorFlow và lắng nghe các yêu cầu trên cổng 8501.
### Kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất
Khi mô hình của bạn được triển khai để phục vụ Tensorflow, bạn có thể kiểm tra nó trong sản xuất.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Curl -x Post -h "Content -Type: application/json" -d '{"incentances": [{"x": 1.0, "y": 2.0}]}' http: // localhost: 8501/v1/Mô hình/My_Model: Dự đoán
`` `
Lệnh này sẽ gửi yêu cầu đến TensorFlow phục vụ với tải trọng JSON chứa hai tính năng đầu vào, `X` và` Y`.Phục vụ TensorFlow sau đó sẽ sử dụng mô hình của bạn để dự đoán giá trị đầu ra, sẽ được trả về trong phản hồi.
Để biết thêm thông tin về việc kiểm tra mô hình của bạn trong sản xuất, vui lòng xem [tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## hashtags
* #TensorFlow
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
* #Deployment
* #Sản xuất
=======================================
#TensorFlowserving #Production #Deployment #Machinelearning #DeePlearning ## Deploying Models into Production With Tensorflow Serving
TensorFlow Serving is a production-ready serving system for machine learning models. It allows you to deploy your models to a variety of environments, including on-premises servers, cloud platforms, and mobile devices.
In this article, we will walk you through the steps of deploying a TensorFlow model to production using TensorFlow Serving. We will cover the following topics:
* Preparing your model for deployment
* Installing and configuring TensorFlow Serving
* Deploying your model to TensorFlow Serving
* Testing your model in production
### Preparing your model for deployment
The first step in deploying your model to production is to prepare it for deployment. This involves making sure that your model is in the correct format and that it is properly optimized for inference.
To prepare your model for deployment, you will need to:
* Convert your model to the SavedModel format.
* Freeze your model's graph.
* Quantize your model.
For more information on preparing your model for deployment, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Installing and configuring TensorFlow Serving
Once your model is prepared for deployment, you can install and configure TensorFlow Serving. TensorFlow Serving is available for a variety of platforms, including Linux, Windows, and macOS.
To install TensorFlow Serving, you can use the following command:
```
pip install tensorflow-serving
```
Once TensorFlow Serving is installed, you can configure it to serve your model. To do this, you will need to create a `tensorflow_serving.config.Server` object and specify the following parameters:
* `model_name`: The name of your model.
* `model_base_path`: The path to the directory where your model is located.
* `port`: The port on which TensorFlow Serving will listen for requests.
For more information on installing and configuring TensorFlow Serving, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
### Deploying your model to TensorFlow Serving
Once TensorFlow Serving is configured, you can deploy your model to it. To do this, you can use the following command:
```
tensorflow_serving_cli.start --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/my/model --port=8501
```
This command will start TensorFlow Serving and listen for requests on port 8501.
### Testing your model in production
Once your model is deployed to TensorFlow Serving, you can test it in production. To do this, you can use the following command:
```
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"instances": [{"x": 1.0, "y": 2.0}]}' http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict
```
This command will send a request to TensorFlow Serving with a JSON payload that contains two input features, `x` and `y`. TensorFlow Serving will then use your model to predict the output value, which will be returned in the response.
For more information on testing your model in production, please see the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Hashtags
* #TensorFlow
* #Machinelearning
* #DeePlearning
* #Deployment
* #Production
