Bereitstellung mit Docker TensorFlow/Serving schlägt beim Training des Modells auf einer anderen Maschine fehl

1. So installieren Sie die Tensorflow -Portion?
2. Kann Docker verwendet werden, um dasselbe Projekt auf verschiedenen Maschinen auszuführen und zu entwickeln?
3. Wie bereitete ich maschinelles Lernmodelle mit Docker bereit??
4. Was dient standardmäßig im Tensorflow?
5. In welchem ​​Port wird TensorFlow Serving verwendet??
6. Was ist tf serviert?
7. Ist Tensorflow, der Open Source bedient?
8. Kann Docker auf mehreren Maschinen laufen??
9. Soll ich Docker für TensorFlow verwenden?
10. Kann das gleiche Docker -Bild unter verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden??
11. Was ist Modelldienste im Vergleich zur Bereitstellung?
12. Ist TensorFlow, der einen Server bedient?
13. In welchem ​​Port wird TensorFlow Serving verwendet??
14. Was ist der Unterschied zwischen Tensorflow -Servieren und Triton?
15. Wie funktioniert das Training eines ML -Modells??

So installieren Sie die Tensorflow -Portion?

Installieren von Models

Die einfachste und einfachste Art, Tensorflow-Servieren zu verwenden, ist die Docker-Bilder. Wir empfehlen diese Route dringend, es sei denn, Sie haben spezifische Anforderungen. TIPP: Dies ist auch der einfachste Weg, um Tensorflow zu erhalten, um mit der GPU -Unterstützung zu arbeiten.

Kann Docker verwendet werden, um dasselbe Projekt auf verschiedenen Maschinen auszuführen und zu entwickeln?

Docker definiert eine Abstraktion für diese maschinenspezifischen Einstellungen. Der genau gleiche Docker -Container kann auf vielen verschiedenen Maschinen mit vielen verschiedenen Konfigurationen ausgeführt werden -.

Wie bereitete ich maschinelles Lernmodelle mit Docker bereit??

Stellen Sie sicher, dass Sie den Docker von Microsoft Extension in Ihrem VSCODE installiert haben. Geben Sie als nächstes den Docker -Desktop auf Ihrem Computer an. Gehen Sie nun zu VSCODE und geben. Geben Sie "Docker -Dateien hinzufügen" ein und Sie erhalten die Möglichkeit, Ihrem Projekt eine Dockerfile hinzuzufügen.

Was dient standardmäßig im Tensorflow?

Der Standard -Signature -DEF -Schlüssel, zusammen mit anderen Konstanten im Zusammenhang mit Signaturen, wird als Teil von SavedModel Signature Constanten definiert. Weitere Informationen finden Sie unter Signature_Constants.PY und verwandte Tensorflow -API -Dokumentation.

In welchem ​​Port wird TensorFlow Serving verwendet??

Port 8501 für die Rest -API ausgesetzt.

Was ist tf serviert?

TensorFlow Serving ist ein flexibles Hochleistungs-Serviersystem für maschinelle Lernmodelle. Der Tensorflow-Sending-API ist mit Deep Learning AMI mit Conda vorinstalliert! Sie finden ein Beispielskripte, um ein MNIST-Modell in ~/Beispielen/Tensorflow-Serving/zu trainieren, zu exportieren und zu bedienen .

Ist Tensorflow, der Open Source bedient?

TensorFlow Serving ist ein hoher Leistung, Open -Source -Serviersystem für maschinelle Lernmodelle, das für Produktionsumgebungen ausgelegt ist und für TensorFlow optimiert ist.

Kann Docker auf mehreren Maschinen laufen??

Mit Docker Swarm können Sie das Ladungsausgleich durch Erstellen einer Gruppe mehrerer Maschinen mit Docker erstellen. Indem Sie Knoten als Manager zuweisen, können Sie Docker -Befehle an andere Maschinen weitergeben. Der Leitermanager kann den Schwarmstaat verändern.

Soll ich Docker für TensorFlow verwenden?

Docker ist der einfachste Weg, den Tensorflow auf einer GPU auszuführen, da der Host -Computer nur den NVIDIA® -Treiber benötigt (das NVIDIA® CUDA® -Toolkit ist nicht erforderlich).

Kann das gleiche Docker -Bild unter verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden??

Docker -Bilder können mehrere Plattformen unterstützen, was bedeutet, dass ein einzelnes Bild Varianten für verschiedene Architekturen und manchmal für verschiedene Betriebssysteme wie Windows enthalten kann. Wenn Docker ein Bild mit Multi-Plattform-Unterstützung ausführt, wählt er automatisch das Bild aus, das Ihrem Betriebssystem und Ihrer Architektur entspricht.

Was ist Modelldienste im Vergleich zur Bereitstellung?

Die Bereitstellung ist der Prozess, mit dem das Modell auf den Server eingebracht wird. Das Servieren ist der Prozess, in dem ein Modell vom Server zugänglich gemacht werden kann (z. B. mit REST -API oder Web -Sockets).

Ist TensorFlow, der einen Server bedient?

TensorFlow Serving ist ein flexibles Hochleistungs-Serviersystem für maschinelle Lernmodelle, das für Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Mit TensorFlow Serving können neue Algorithmen und Experimente bereitgestellt werden, während die gleiche Serverarchitektur und APIs beibehalten wird.

In welchem ​​Port wird TensorFlow Serving verwendet??

Port 8501 für die Rest -API ausgesetzt.

Was ist der Unterschied zwischen Tensorflow -Servieren und Triton?

Die Tensorflow -Portion wird verwendet, um Deep -Learning -Modelle zu bedienen, die im TensorFlow -Framework implementiert sind, und TorchServe wird für Pytorch -Modelle verwendet. Nvidia Triton dient jedoch Modellen, die in verschiedenen Frameworks implementiert sind. In jedem Beispiel werden wir dasselbe Modell verwenden: Mobilenetv2 im ImageNet -Datensatz.

Wie funktioniert das Training eines ML -Modells??

Ein Trainingsmodell ist ein Datensatz, mit dem ein ML -Algorithmus trainiert wird. Es besteht aus den Probenausgabendaten und den entsprechenden Mengen von Eingabedaten, die einen Einfluss auf die Ausgabe haben. Das Trainingsmodell wird verwendet, um die Eingangsdaten über den Algorithmus auszuführen, um die verarbeitete Ausgabe mit der Probenausgabe zu korrelieren.