ngobaoxuan.mai
New member
### Triển khai các mô hình vào sản xuất với phục vụ tenorflow
Phục vụ Tensorflow là một hệ thống phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các mô hình học máy, được thiết kế cho hiệu suất cao, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.Nó có thể được sử dụng để triển khai các mô hình đến nhiều môi trường khác nhau, bao gồm cả tại chỗ, trên đám mây hoặc trong một triển khai lai.
Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình 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:
* Cài đặt phục vụ TensorFlow
* Định cấu hình phục vụ tenorflow
* Triển khai một mô hình để phục vụ tenorflow
* Giám sát một mô hình trong phục vụ tenorflow
## Cài đặt phục vụ TensorFlow
Bước đầu tiên là cài đặt phục vụ TensorFlow.Bạn có thể cài đặt TensorFlow phục vụ từ trang [TensorFlow Phục vụ phát hành] (https://github.com/tensorflow/serving/releases).
Khi bạn đã cài đặt phục vụ TensorFlow, bạn có thể khởi động máy chủ bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
TENSORFLOW_SERVING/BIN/TENSORFLOW_SERVING_SERVER --PORT = 8501
`` `
Điều này sẽ khởi động máy chủ phục vụ TensorFlow trên cổng 8501.
## Cấu hình phục vụ TensorFlow
Trước khi bạn có thể triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow, bạn cần định cấu hình máy chủ.Bạn có thể định cấu hình máy chủ bằng cách sử dụng [tệp cấu hình phục vụ TensorFlow] (https://github.com/tensorflow/servi...flow_serving/config/model_server_config.proto).
Tệp cấu hình chỉ định các thông tin sau:
* Các mô hình mà máy chủ sẽ phục vụ
* Các tùy chọn phục vụ mô hình
* Vị trí lưu trữ cho các mô hình
Bạn có thể tìm hiểu thêm về tệp cấu hình phục vụ TensorFlow trong [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Triển khai một mô hình để phục vụ tenorflow
Khi bạn đã định cấu hình máy chủ, bạn có thể triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow.Bạn có thể triển khai một mô hình bằng API máy chủ mô hình phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service).
Để triển khai một mô hình, bạn cần tạo một [modelpec] (https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/model_pb2.modelspec): //www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service.predictionservice.deploy).
Mã sau đây cho thấy cách triển khai mô hình để phục vụ TensorFlow:
`` `
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
Từ TensorFlow_Serving.Apis Nhập dự đoán_Service
# Tạo một đối tượng mô hình.
model_spec = prediction_service.modelspec (
name = "my_model",
signature_def_map = {"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def ()})
# Triển khai mô hình.
model_server.deploy (model_spec)
`` `
## Giám sát một mô hình trong Phục vụ Tensorflow
Khi bạn đã triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow, bạn có thể theo dõi mô hình bằng API giám sát [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
API giám sát cung cấp nhiều số liệu để theo dõi các mô hình của bạn, bao gồm:
* Yêu cầu độ trễ
* Tỷ lệ lỗi
* Độ chính xác của mô hình
Bạn có thể tìm hiểu thêm về API giám sát phục vụ TensorFlow trong [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
### hashtags
* #TensorFlow
* #TensorFlow_Serving
* #Machine_Learning
* #Học kĩ càng
* #sản xuất
=======================================
### Deploying Models into Production with Tensorflow Serving
TensorFlow Serving is a production-ready serving system for machine learning models, designed for high performance, scalability, and flexibility. It can be used to deploy models to a variety of environments, including on-premises, in the cloud, or in a hybrid deployment.
This guide will walk you through the process of deploying a TensorFlow model to production using TensorFlow Serving. We will cover the following topics:
* Installing TensorFlow Serving
* Configuring TensorFlow Serving
* Deploying a model to TensorFlow Serving
* Monitoring a model in TensorFlow Serving
## Installing TensorFlow Serving
The first step is to install TensorFlow Serving. You can install TensorFlow Serving from the [TensorFlow Serving releases page](https://github.com/tensorflow/serving/releases).
Once you have installed TensorFlow Serving, you can start the server by running the following command:
```
tensorflow_serving/bin/tensorflow_serving_server --port=8501
```
This will start the TensorFlow Serving server on port 8501.
## Configuring TensorFlow Serving
Before you can deploy a model to TensorFlow Serving, you need to configure the server. You can configure the server using the [TensorFlow Serving configuration file](https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/config/model_server_config.proto).
The configuration file specifies the following information:
* The models that the server will serve
* The model serving options
* The storage location for the models
You can learn more about the TensorFlow Serving configuration file in the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Deploying a Model to TensorFlow Serving
Once you have configured the server, you can deploy a model to TensorFlow Serving. You can deploy a model using the [TensorFlow Serving Model Server API](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service).
To deploy a model, you need to create a [ModelSpec](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/model_pb2.ModelSpec) object and then call the [ModelServer.deploy](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service.PredictionService.deploy) method.
The following code shows how to deploy a model to TensorFlow Serving:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import prediction_service
# Create a ModelSpec object.
model_spec = prediction_service.ModelSpec(
name="my_model",
signature_def_map={"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def()})
# Deploy the model.
model_server.deploy(model_spec)
```
## Monitoring a Model in TensorFlow Serving
Once you have deployed a model to TensorFlow Serving, you can monitor the model using the [TensorFlow Serving Monitoring API](https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
The Monitoring API provides a variety of metrics for monitoring your models, including:
* Request latency
* Error rate
* Model accuracy
You can learn more about the TensorFlow Serving Monitoring API in the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
### Hashtags
* #TensorFlow
* #TensorFlow_Serving
* #Machine_Learning
* #deep_learning
* #Production
Phục vụ Tensorflow là một hệ thống phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các mô hình học máy, được thiết kế cho hiệu suất cao, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.Nó có thể được sử dụng để triển khai các mô hình đến nhiều môi trường khác nhau, bao gồm cả tại chỗ, trên đám mây hoặc trong một triển khai lai.
Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình 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:
* Cài đặt phục vụ TensorFlow
* Định cấu hình phục vụ tenorflow
* Triển khai một mô hình để phục vụ tenorflow
* Giám sát một mô hình trong phục vụ tenorflow
## Cài đặt phục vụ TensorFlow
Bước đầu tiên là cài đặt phục vụ TensorFlow.Bạn có thể cài đặt TensorFlow phục vụ từ trang [TensorFlow Phục vụ phát hành] (https://github.com/tensorflow/serving/releases).
Khi bạn đã cài đặt phục vụ TensorFlow, bạn có thể khởi động máy chủ bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
TENSORFLOW_SERVING/BIN/TENSORFLOW_SERVING_SERVER --PORT = 8501
`` `
Điều này sẽ khởi động máy chủ phục vụ TensorFlow trên cổng 8501.
## Cấu hình phục vụ TensorFlow
Trước khi bạn có thể triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow, bạn cần định cấu hình máy chủ.Bạn có thể định cấu hình máy chủ bằng cách sử dụng [tệp cấu hình phục vụ TensorFlow] (https://github.com/tensorflow/servi...flow_serving/config/model_server_config.proto).
Tệp cấu hình chỉ định các thông tin sau:
* Các mô hình mà máy chủ sẽ phục vụ
* Các tùy chọn phục vụ mô hình
* Vị trí lưu trữ cho các mô hình
Bạn có thể tìm hiểu thêm về tệp cấu hình phục vụ TensorFlow trong [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Triển khai một mô hình để phục vụ tenorflow
Khi bạn đã định cấu hình máy chủ, bạn có thể triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow.Bạn có thể triển khai một mô hình bằng API máy chủ mô hình phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service).
Để triển khai một mô hình, bạn cần tạo một [modelpec] (https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/model_pb2.modelspec): //www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service.predictionservice.deploy).
Mã sau đây cho thấy cách triển khai mô hình để phục vụ TensorFlow:
`` `
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
Từ TensorFlow_Serving.Apis Nhập dự đoán_Service
# Tạo một đối tượng mô hình.
model_spec = prediction_service.modelspec (
name = "my_model",
signature_def_map = {"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def ()})
# Triển khai mô hình.
model_server.deploy (model_spec)
`` `
## Giám sát một mô hình trong Phục vụ Tensorflow
Khi bạn đã triển khai một mô hình để phục vụ TensorFlow, bạn có thể theo dõi mô hình bằng API giám sát [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
API giám sát cung cấp nhiều số liệu để theo dõi các mô hình của bạn, bao gồm:
* Yêu cầu độ trễ
* Tỷ lệ lỗi
* Độ chính xác của mô hình
Bạn có thể tìm hiểu thêm về API giám sát phục vụ TensorFlow trong [Tài liệu phục vụ TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
### hashtags
* #TensorFlow
* #TensorFlow_Serving
* #Machine_Learning
* #Học kĩ càng
* #sản xuất
=======================================
### Deploying Models into Production with Tensorflow Serving
TensorFlow Serving is a production-ready serving system for machine learning models, designed for high performance, scalability, and flexibility. It can be used to deploy models to a variety of environments, including on-premises, in the cloud, or in a hybrid deployment.
This guide will walk you through the process of deploying a TensorFlow model to production using TensorFlow Serving. We will cover the following topics:
* Installing TensorFlow Serving
* Configuring TensorFlow Serving
* Deploying a model to TensorFlow Serving
* Monitoring a model in TensorFlow Serving
## Installing TensorFlow Serving
The first step is to install TensorFlow Serving. You can install TensorFlow Serving from the [TensorFlow Serving releases page](https://github.com/tensorflow/serving/releases).
Once you have installed TensorFlow Serving, you can start the server by running the following command:
```
tensorflow_serving/bin/tensorflow_serving_server --port=8501
```
This will start the TensorFlow Serving server on port 8501.
## Configuring TensorFlow Serving
Before you can deploy a model to TensorFlow Serving, you need to configure the server. You can configure the server using the [TensorFlow Serving configuration file](https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/config/model_server_config.proto).
The configuration file specifies the following information:
* The models that the server will serve
* The model serving options
* The storage location for the models
You can learn more about the TensorFlow Serving configuration file in the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/serving_basic).
## Deploying a Model to TensorFlow Serving
Once you have configured the server, you can deploy a model to TensorFlow Serving. You can deploy a model using the [TensorFlow Serving Model Server API](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service).
To deploy a model, you need to create a [ModelSpec](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/model_pb2.ModelSpec) object and then call the [ModelServer.deploy](https://www.tensorflow.org/serving/api_docs/python/tfserving/apis/prediction_service.PredictionService.deploy) method.
The following code shows how to deploy a model to TensorFlow Serving:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import prediction_service
# Create a ModelSpec object.
model_spec = prediction_service.ModelSpec(
name="my_model",
signature_def_map={"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def()})
# Deploy the model.
model_server.deploy(model_spec)
```
## Monitoring a Model in TensorFlow Serving
Once you have deployed a model to TensorFlow Serving, you can monitor the model using the [TensorFlow Serving Monitoring API](https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
The Monitoring API provides a variety of metrics for monitoring your models, including:
* Request latency
* Error rate
* Model accuracy
You can learn more about the TensorFlow Serving Monitoring API in the [TensorFlow Serving documentation](https://www.tensorflow.org/serving/monitoring).
### Hashtags
* #TensorFlow
* #TensorFlow_Serving
* #Machine_Learning
* #deep_learning
* #Production
