Déploiement avec Docker Tensorflow / Serviing échoue lors de la formation du modèle sur une autre machine

1. Comment installer la portion tensorflow?
2. Peut être utilisé pour exécuter et développer le même projet sur différentes machines?
3. Comment déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Docker?
4. Ce qui sert par défaut dans TensorFlow?
5. Quel port utilise TensorFlow?
6. Qu'est-ce que TF Serve?
7. Tensorflow sert-il l'open source?
8. Peut secouer sur plusieurs machines?
9. Devrais-je utiliser docker pour tensorflow?
10. La même image Docker peut-elle fonctionner sur différents systèmes d'exploitation?
11. Qu'est-ce que le modèle de modèle vs déploiement?
12. TensorFlow sert-il un serveur?
13. Quel port utilise TensorFlow?
14. Quelle est la différence entre TensorFlow Serving et Triton?
15. Comment fonctionne la formation d'un modèle ML?

Comment installer la portion tensorflow?

Installation de ModelServer

La façon la plus simple et la plus simple d'utiliser la portion de tensorflow est avec les images Docker. Nous recommandons fortement cet itinéraire, sauf si vous avez des besoins spécifiques qui ne sont pas traités en fonctionnant dans un conteneur. Astuce: c'est aussi le moyen le plus simple de faire servir Tensorflow en travaillant avec le support GPU.

Peut être utilisé pour exécuter et développer le même projet sur différentes machines?

Docker définit une abstraction pour ces paramètres spécifiques à la machine. Le même conteneur Docker peut s'exécuter - inchangé - sur de nombreuses machines différentes, avec de nombreuses configurations différentes.

Comment déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Docker?

Assurez-vous que l'extension Docker par Microsoft est installée dans votre VSCODE. Ensuite, allez-y et démarrez Docker Desktop sur votre machine. Maintenant, allez dans VScode et Type: Commande + Shift + P pour afficher la palette de commande. Tapez «Ajouter des fichiers Docker» et vous obtiendrez la possibilité d'ajouter un DockerFile à votre projet.

Ce qui sert par défaut dans TensorFlow?

La clé Def de signature de service par défaut, ainsi que d'autres constantes liées aux signatures, sont définies comme faisant partie des constantes de signature SavedModel. Pour plus de détails, voir Signature_Constants.PY et documentation API TensorFlow connexe.

Quel port utilise TensorFlow?

Port 8501 exposé pour l'API REST.

Qu'est-ce que TF Serve?

Le service TensorFlow est un système de service flexible et haute performance pour les modèles d'apprentissage automatique. L'API-API de Tensorflow est préinstallé avec Deep Learning ami avec conda! Vous trouverez un exemple de scripts pour former, exporter et servir un modèle MNIST dans ~ / Exemples / TensorFlow-Serving / .

Tensorflow sert-il l'open source?

Tensorflow Serving est un système de service open source haute performance pour les modèles d'apprentissage automatique, conçu pour les environnements de production et optimisé pour TensorFlow.

Peut secouer sur plusieurs machines?

Docker Swarm vous permet d'équilibrer le chargement en créant un cluster de plusieurs machines exécutant Docker. En attribuant des nœuds en tant que gestionnaires, vous pouvez transmettre des commandes Docker à d'autres machines. Le chef de chef peut modifier l'état d'essaim.

Devrais-je utiliser docker pour tensorflow?

Docker est le moyen le plus simple d'exécuter TensorFlow sur un GPU car la machine hôte ne nécessite que le pilote NVIDIA® (la boîte à outils NVIDIA® CUDA® n'est pas requise).

La même image Docker peut-elle fonctionner sur différents systèmes d'exploitation?

Docker Images peut prendre en charge plusieurs plates-formes, ce qui signifie qu'une seule image peut contenir des variantes pour différentes architectures, et parfois pour différents systèmes d'exploitation, tels que Windows. Lors de l'exécution d'une image avec une prise en charge multi-plateformes, Docker sélectionne automatiquement l'image qui correspond à votre système d'exploitation et à votre architecture.

Qu'est-ce que le modèle de modèle vs déploiement?

Le déploiement est le processus de mise en place du modèle dans le serveur. Le service est le processus de rendre un modèle accessible à partir du serveur (par exemple avec l'API REST ou les prises Web).

TensorFlow sert-il un serveur?

Tensorflow Serving est un système de service flexible et haute performance pour les modèles d'apprentissage automatique, conçu pour les environnements de production. TensorFlow Serving facilite le déploiement de nouveaux algorithmes et expériences, tout en conservant la même architecture et les mêmes API.

Quel port utilise TensorFlow?

Port 8501 exposé pour l'API REST.

Quelle est la différence entre TensorFlow Serving et Triton?

Le service TensorFlow est utilisé pour servir les modèles d'apprentissage en profondeur implémentés dans le cadre TensorFlow et Torchserve est utilisé pour les modèles Pytorch. Nvidia Triton, cependant, sert des modèles implémentés dans divers cadres. Dans chaque exemple, nous utiliserons le même modèle: MobileNetv2 pré-entraîné sur l'ensemble de données ImageNet.

Comment fonctionne la formation d'un modèle ML?

Un modèle de formation est un ensemble de données utilisé pour former un algorithme ML. Il se compose des données de sortie de l'échantillon et des ensembles de données d'entrée correspondants qui ont une influence sur la sortie. Le modèle de formation est utilisé pour exécuter les données d'entrée via l'algorithme pour corréler la sortie traitée avec la sortie de l'échantillon.