Wdrożenie za pomocą Docker TensorFlow/Serving nie powiada się podczas szkolenia modelu na innej maszynie

1. Jak zainstalować serwowanie TensorFlow?
2. Docker może być używany do uruchamiania i opracowywania tego samego projektu na różnych maszynach?
3. Jak wdrożyć modele uczenia maszynowego za pomocą Dockera?
4. Co służy domyślnie w TensorFlow?
5. Z jakiego portu używa TENSORFLOW?
6. Co to jest serwowanie?
7. Czy TensorFlow obsługuje open source?
8. Can Docker działa na wielu maszynach?
9. Czy powinienem użyć Dockera do TensorFlow?
10. Czy ten sam obraz dokera może działać na innym systemie operacyjnym?
11. Czym jest model obsługi w stosunku do wdrażania?
12. Czy TensorFlow obsługuje serwer?
13. Z jakiego portu używa TENSORFLOW?
14. Jaka jest różnica między porcją tensorflow a tritonem?
15. Jak działa szkolenie ML Model?

Jak zainstalować serwowanie TensorFlow?

Instalowanie modelki

Najłatwiejszym i najbardziej prostym sposobem korzystania z serwowania TensorFlow to z obrazami Docker. Gorąco zalecamy tę trasę, chyba że masz określone potrzeby, które nie są zaspokajane przez uruchomienie w kontenerze. Wskazówka: jest to również najłatwiejszy sposób na uzyskanie tensorflow obsługi wsparcia GPU.

Docker może być używany do uruchamiania i opracowywania tego samego projektu na różnych maszynach?

Docker definiuje abstrakcję dla tych ustawień specyficznych dla maszyny. Dokładnie ten sam kontener Docker może działać - niezmienione - na wielu różnych maszynach, z wieloma różnymi konfiguracjami.

Jak wdrożyć modele uczenia maszynowego za pomocą Dockera?

Upewnij się, że masz Docker przez Microsoft Extension zainstalowany w VSCode. Następnie śmiało i rozpocznij pulpit Docker na swoim komputerze. Teraz przejdź do vscode i wpisz: Command + Shift + P, aby wyświetlić paletę poleceń. Wpisz „Dodaj pliki Docker”, a otrzymasz opcję dodania pliku dokera do swojego projektu.

Co służy domyślnie w TensorFlow?

Domyślny klucz def podpisu, wraz z innymi stałymi związanymi z podpisami, są zdefiniowane jako część stałych podpisów SavedModel. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Signature_Constants.PY i powiązana dokumentacja API Tensorflow API.

Z jakiego portu używa TENSORFLOW?

Port 8501 narażony na API REST.

Co to jest serwowanie?

Serving TensorFlow to elastyczny, wysokowydajny system obsługi modeli uczenia maszynowego. Tensorflow-Serving-Aapi jest wstępnie zainstalowany z głębokim uczeniem się ami z kondą! Znajdziesz przykładowe skrypty do trenowania, eksportu i obsługi modelu mnist w ~/przykładach/tensorflow-serving/ .

Czy TensorFlow obsługuje open source?

Serving TensorFlow to wysokowydajny system obsługi open source dla modeli uczenia maszynowego, zaprojektowany do środowisk produkcyjnych i zoptymalizowany dla TensorFlow.

Can Docker działa na wielu maszynach?

Docker Swarm pozwala na równoważenie ładowania poprzez tworzenie klastra wielu maszyn działających Docker. Przypisując węzły jako menedżerów, możesz przekazać polecenia Docker do innych maszyn. Kierownik lidera może zmienić stan roju.

Czy powinienem użyć Dockera do TensorFlow?

Docker to najłatwiejszy sposób na uruchomienie TensorFlow na GPU, ponieważ maszyna hosta wymaga tylko sterownika NVIDIA® (zestaw narzędzi NVIDIA® CUDA® nie jest wymagany).

Czy ten sam obraz dokera może działać na innym systemie operacyjnym?

Obrazy Docker mogą obsługiwać wiele platform, co oznacza, że ​​pojedynczy obraz może zawierać warianty dla różnych architektur, a czasem dla różnych systemów operacyjnych, takich jak Windows. Podczas uruchamiania obrazu z obsługą wieloplatformową Docker automatycznie wybiera obraz pasujący do systemu operacyjnego i architektury.

Czym jest model obsługi w stosunku do wdrażania?

Wdrożenie to proces umieszczania modelu na serwerze. Obsługa jest procesem udostępniania modelu z serwera (na przykład w przypadku interfejsu API REST lub gniazda internetowego).

Czy TensorFlow obsługuje serwer?

Serving TensorFlow to elastyczny, wysokowydajny system obsługi modeli uczenia maszynowego, zaprojektowany do środowisk produkcyjnych. Obsługa TensorFlow ułatwia wdrażanie nowych algorytmów i eksperymentów, zachowując tę ​​samą architekturę serwera i interfejsy API.

Z jakiego portu używa TENSORFLOW?

Port 8501 narażony na API REST.

Jaka jest różnica między porcją tensorflow a tritonem?

Obsługa tensorflow jest używana do obsługi modeli głębokiego uczenia się zaimplementowanych w frameworku TensorFlow, a do modeli Pytorch stosuje się. Nvidia Triton obsługuje jednak modele zaimplementowane w różnych ramach. W każdym przykładzie użyjemy tego samego modelu: MobileNetV2 preferowane na zestawie danych ImageNet.

Jak działa szkolenie ML Model?

Model szkoleniowy to zestaw danych używany do szkolenia algorytmu ML. Składa się z przykładowych danych wyjściowych i odpowiednich zestawów danych wejściowych, które mają wpływ na wyjście. Model szkolenia służy do uruchamiania danych wejściowych przez algorytm w celu skorelowania przetworzonego wyjścia z wyjściem próbki.