Tensorflow的部署：TensorFlow Serving
目录 TensorFlow Serving 安装 TensorFlow Serving 模型部署 Keras Sequential 模式模型的部署 自定义 Keras 模型的部署 在客户端调用以 TensorFlow Serving 部署的模型 Python 客户端示例
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2023-10-13 22:32:37
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文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
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2024-05-05 18:54:11
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摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的TensorFlow Serving部署。本文主要实现用TensorFlow Serving部署tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主
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2024-05-09 10:58:28
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作者 | Abhinav Sagar翻译 | 申利彬校对 | 吴金笛 本文旨在让您把训练好的机器学习模型通过Flask API 投入到生产环境 。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时，最终的目的都是使其投入
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2024-01-10 16:31:25
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一、整体功能概述这两段代码组合起来实现了一个 深度学习图像分类推理系统：代码一（服务端）： 使用 Flask 搭建 HTTP 服务器，加载一个 PyTorch 训练好的模型（如 ResNet18），接受图片上传请求，并返回分类预测结果（前 3 名类别与概率）。代码二（客户端）： 使用 requests 库向服务端发送图片（HTTP POST 请求），获取预测结果并打印。这种结构在工业场
一、需求背景：人工智能训练好的模型model，需要放到服务器上，作为基础能力提供给应用侧，否则model只能中电脑本地处理。那么怎么解决这个部署到服务器上的问题呢？二、解决思路：web应用部署，有3种主流的方式，1.Django：大而全，集成了很多组件，属于全能型、重量级框架。2.Falsk：小而轻，极容易上手，第三方提供的组件多，加起来可以完全覆盖Django。3.Torando：高并发性能强，
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2023-07-24 20:55:05
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1. 模型Model1.1 概述1. Flask模型使用
2. 数据迁移
3. 模型常用的字段类型和常用约束
4. 模型单表操作
5. 创建User表，字段:id，name, passwd, age
1. 实现注册功能
2. 实现登录功能1.11 Flask模型Flask默认并没有提供任何数据库操作的API
我们可以选择任何适合自己项目的数据库来使用
Flask中可以自己的选择用原生语
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2024-06-14 23:03:21
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Spark 有什么缺点？这个缺点我们之前已经提到过一个——无论是 Spark Streaming 还是 Structured Streaming，Spark 流处理的实时性还不够，所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。这是因为 Spark 的流处理是基于所谓微批处理（Micro-batch processing）的思想，即它把流处理看作是批处理的一种特殊形式，每次接收到一个时间间隔的数据
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2023-09-04 18:51:28
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文章目录一 、环境准备二、pyinstaller打包基于tensorflow 2.2.0的程序三、flask服务请求四、flask 实现多线程4.1 gunicorn + flask服务打包4.2 tornado+ flask服务打包4.2 gevent+ flask服务打包一
原创
2022-10-05 22:44:50
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# 使用Flask部署PyTorch模型
随着人工智能的快速发展，深度学习框架PyTorch在实现和训练神经网络方面表现出色。然而，在将训练好的模型应用于生产环境之前，我们需要将其部署为一个可用的服务。本文将介绍如何使用Flask框架来部署PyTorch模型。
## 什么是Flask？
Flask是一个基于Python的轻量级Web框架，它简单易用且功能强大。它可以帮助我们快速构建一个Web
原创
2023-07-19 11:49:16
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# 使用Flask部署PySpark模型
随着数据科学和机器学习的快速发展，如何将经过训练的模型有效地部署到生产环境中已成为一个重要话题。本文将介绍如何使用Flask框架来部署一个基于PySpark的机器学习模型。希望读者能够通过这篇文章快速掌握基本流程。
## 环境准备
首先，需要确保已经安装了 Flask 和 PySpark。可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
pip in
原创
2024-09-05 03:40:54
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# 如何通过 Flask 部署 PyTorch 模型
在快速发展的深度学习领域，能够将训练好的模型部署为 Web 应用是非常重要的。本文将引导您学习如何使用 Flask 部署 PyTorch 模型。我们将分步进行，并介绍每个步骤所需的代码。
## 整体流程
以下是一个部署 PyTorch 模型到 Flask 的简要流程：
| 步骤 | 描述
最近开始学习tensorflow，电脑是win10 64位系统的，已经安装了python3.6.1 32位的，tensorflow只支持python64位的，所以直接安装了Python64位３.6.1。直接使用pip install tensorflow安装，安装的是1.8.0版本，安装好后在命令行中执行import tensorflow出现问题，
最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构数据集 首先我们看一下实验数据的构造：输入数据X：在时间t，Xt的值有50%的概率为1，50%的概率为0；
输出数据Y：在实践t，Yt的值有50%的概率为1，50%的概率为0，除此之外，如果`Xt-3 == 1`，Yt为1
1、Flask简介 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
2、Flask的依赖模块
当前Flask的版本为1.0.2。
pi
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2024-01-05 10:28:09
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在 Windows 平台 部署 基于 Python 的网站是一件非常折腾的事情，Linux/Unix 平台下有很多选择，本文记录了 Flask 部署到 IIS 的主要步骤，希望对你有所帮助。涉及工具和平台Windows 7 x64Python 3.4+Flask以及其它你引用的依赖包完成 Hello Flask 网站 这是一个最简单的 Flask 网站：
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2024-05-06 10:21:51
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sagemaker 是aws的托管机器学习的服务，具体的请看什么是 Amazon SageMaker？ - Amazon SageMakerAmazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务。借助 SageMaker，数据科学家和开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将模型
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2024-06-15 17:03:42
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目录0.最终环境1.安装 vs2015、cuda9.0、python3.5+2.安装 MSYS23.安装 Bazel4.下载tensorflow-v1.125.修改文件配置6.使用powershell进行配置与编译7.vs无法解析的外部符号与powershell编译出现无法解析的外部符号错误8.准备tensorflow的dll、lib、include8.1 简版tensorf
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2024-05-06 15:00:50
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一、背景 笔者最近新入手了树莓派3B+,一直非常喜欢算法。准备用树莓派3B+来跑Tensorflow，玩一玩使用以下大谷歌的机器学习算法框架。另外同样类似的主流算法有百度的PaddlePaddle、Facebook的caffe 2、keras等。本次主要介绍Tensorflow。主要分为Tensorflow在Win10部署 ，以及在树莓派3B+上的部署两大系列。 二、Tensorflow在Win1
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2024-08-30 15:09:36
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经过一系列测试，tensorlfow-serving确实要比直接利用flask部署快非常多，虽然网上也有很多有关怎么把自己的训练好的模型部署到tensorlfow-serving上。但是为了有一个自己完整的记录，还是写了这样的经验供大家参考。（1）训练自己的tensorflow模型或者直接使用预训练的bert模型，这里我采用的tensorflow1.15.0版本。最终生成的是如下结构的模型文件：如
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2024-04-30 14:24:25
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