Penempatan dengan Docker TensorFlow/Serving gagal saat melatih model pada mesin lain

1. Cara menginstal tensorflow porsi?
2. Dapat Docker digunakan untuk menjalankan dan mengembangkan proyek yang sama di mesin yang berbeda?
3. Bagaimana cara menggunakan model pembelajaran mesin menggunakan Docker?
4. Apa yang menyajikan default di tensorflow?
5. Port apa yang digunakan TensorFlow?
6. Apa itu melayani TF?
7. Apakah tensorflow menyajikan open source?
8. Dapat Docker berjalan di beberapa mesin?
9. Haruskah saya menggunakan Docker untuk TensorFlow?
10. Dapatkah gambar Docker yang sama dijalankan pada OS yang berbeda?
11. Apa itu model penyajian vs?
12. Apakah TensorFlow melayani server?
13. Port apa yang digunakan TensorFlow?
14. Apa perbedaan antara tensorflow porsi dan triton?
15. Bagaimana cara melatih kerja model ML?

Cara menginstal tensorflow porsi?

Menginstal ModelServer

Cara termudah dan paling mudah menggunakan porsi tensorflow adalah dengan gambar Docker. Kami sangat merekomendasikan rute ini kecuali Anda memiliki kebutuhan spesifik yang tidak ditangani dengan menjalankan dalam wadah. Kiat: Ini juga merupakan cara termudah untuk mendapatkan TensorFlow melayani bekerja dengan dukungan GPU.

Dapat Docker digunakan untuk menjalankan dan mengembangkan proyek yang sama di mesin yang berbeda?

Docker mendefinisikan abstraksi untuk pengaturan spesifik mesin ini. Wadah Docker yang sama persis dapat berjalan - tidak berubah - pada banyak mesin yang berbeda, dengan banyak konfigurasi yang berbeda.

Bagaimana cara menggunakan model pembelajaran mesin menggunakan Docker?

Pastikan Anda memiliki Docker oleh Microsoft Extension yang diinstal di vScode Anda. Selanjutnya, silakan dan mulai Docker Desktop di mesin Anda. Sekarang, masuk ke vscode dan ketik: command + shift + p untuk memunculkan palet perintah. Ketik "Tambahkan File Docker" dan Anda akan mendapatkan opsi untuk menambahkan DockerFile ke proyek Anda.

Apa yang menyajikan default di tensorflow?

Kunci DEF Default Penyajian Def, bersama dengan konstanta lain yang terkait dengan tanda tangan, didefinisikan sebagai bagian dari konstanta tanda tangan SavedModel. Untuk detail lebih lanjut, lihat Signature_Constants.PY dan Dokumentasi API TensorFlow Terkait.

Port apa yang digunakan TensorFlow?

Port 8501 Diekspos untuk API REST.

Apa itu melayani TF?

TensorFlow Sajian adalah sistem penyajian yang fleksibel dan berkinerja tinggi untuk model pembelajaran mesin. TensorFlow-Serving-API sudah dipasang sebelumnya dengan pembelajaran mendalam dengan conda! Anda akan menemukan contoh skrip untuk melatih, mengekspor, dan melayani model mnist di ~/contoh/tensorflow-serving/ .

Apakah tensorflow menyajikan open source?

TensorFlow Serving adalah sistem penyajian sumber terbuka yang berkinerja tinggi untuk model pembelajaran mesin, yang dirancang untuk lingkungan produksi dan dioptimalkan untuk TensorFlow.

Dapat Docker berjalan di beberapa mesin?

Docker Swarm memungkinkan Anda untuk memuat keseimbangan dengan membuat sekelompok beberapa mesin yang menjalankan Docker. Dengan menetapkan node sebagai manajer, Anda dapat meneruskan perintah Docker ke mesin lain. Manajer Pemimpin dapat mengubah keadaan berkerumun.

Haruskah saya menggunakan Docker untuk TensorFlow?

Docker adalah cara termudah untuk menjalankan TensorFlow pada GPU karena mesin host hanya membutuhkan driver NVIDIA® (NVIDIA® CUDA® Toolkit tidak diperlukan).

Dapatkah gambar Docker yang sama dijalankan pada OS yang berbeda?

Gambar Docker dapat mendukung banyak platform, yang berarti bahwa gambar tunggal dapat berisi varian untuk arsitektur yang berbeda, dan kadang -kadang untuk sistem operasi yang berbeda, seperti Windows. Saat menjalankan gambar dengan dukungan multi-platform, Docker secara otomatis memilih gambar yang cocok dengan OS dan arsitektur Anda.

Apa itu model penyajian vs?

Menyebarkan adalah proses memasukkan model ke dalam server. Melayani adalah proses membuat model yang dapat diakses dari server (misalnya dengan REST API atau soket web).

Apakah TensorFlow melayani server?

TensorFlow Sajian adalah sistem penyajian yang fleksibel dan berkinerja tinggi untuk model pembelajaran mesin, yang dirancang untuk lingkungan produksi. TensorFlow Serving memudahkan untuk menggunakan algoritma dan eksperimen baru, sambil menjaga arsitektur server dan API yang sama.

Port apa yang digunakan TensorFlow?

Port 8501 Diekspos untuk API REST.

Apa perbedaan antara tensorflow porsi dan triton?

TensorFlow Sajian digunakan untuk melayani model pembelajaran mendalam yang diimplementasikan dalam kerangka TensorFlow dan Torchserve digunakan untuk model Pytorch. Nvidia Triton, bagaimanapun, melayani model yang diimplementasikan dalam berbagai kerangka kerja. Dalam setiap contoh kita akan menggunakan model yang sama: MobileNetv2 pretrained pada dataset imagenet.

Bagaimana cara melatih kerja model ML?

Model pelatihan adalah dataset yang digunakan untuk melatih algoritma ML. Ini terdiri dari data output sampel dan set data input yang sesuai yang memiliki pengaruh pada output. Model pelatihan digunakan untuk menjalankan data input melalui algoritma untuk mengkorelasikan output yang diproses dengan output sampel.