A implantação com o Docker Tensorflow/Serving falha ao treinar o modelo em outra máquina

1. Como instalar a porção de tensorflow?
2. O Docker pode ser usado para executar e desenvolver o mesmo projeto em diferentes máquinas?
3. Como faço para implantar modelos de aprendizado de máquina usando o docker?
4. O que está servindo padrão no tensorflow?
5. Que porta faz o Tensorflow Serving usa?
6. O que é TF servir?
7. O Tensorflow Serviing Open Source?
8. O Docker pode ser executado em várias máquinas?
9. Devo usar o docker para tensorflow?
10. A mesma imagem do Docker pode ser executada em diferentes sistemas operacionais?
11. O que é o modelo que serve versus implantação?
12. O Tensorflow está servindo um servidor?
13. Que porta faz o Tensorflow Serving usa?
14. Qual é a diferença entre a porção de tensorflow e Triton?
15. Como o treinamento de um modelo de ML funciona?

Como instalar a porção de tensorflow?

Instalando o ModelServer

A maneira mais fácil e direta de usar o Tensorflow Serving é com imagens do Docker. É altamente recomendável esta rota, a menos que você tenha necessidades específicas que não são atendidas executando em um contêiner. Dica: essa também é a maneira mais fácil de fazer com que o Tensorflow serve trabalhando com suporte à GPU.

O Docker pode ser usado para executar e desenvolver o mesmo projeto em diferentes máquinas?

Docker define uma abstração para essas configurações específicas da máquina. O mesmo contêiner do Docker pode ser executado - inalterado - em muitas máquinas diferentes, com muitas configurações diferentes.

Como faço para implantar modelos de aprendizado de máquina usando o docker?

Certifique -se de ter o Docker pela Microsoft Extension instalada em seu Vscode. Em seguida, vá em frente e inicie o Docker Desktop em sua máquina. Agora, vá para o vscode e digite: comando + shift + p para trazer à tona a paleta de comando. Digite “Adicionar arquivos do Docker” e você terá a opção de adicionar um Dockerfile ao seu projeto.

O que está servindo padrão no tensorflow?

A chave padrão da assinatura, juntamente com outras constantes relacionadas a assinaturas, são definidas como parte das constantes de assinatura do SavedModel. Para mais detalhes, consulte Signature_constants.PY e documentação da API do TensorFlow relacionada.

Que porta faz o Tensorflow Serving usa?

Porta 8501 exposta para a API REST.

O que é TF servir?

A porção de tensorflow é um sistema de porção flexível e de alto desempenho para modelos de aprendizado de máquina. O tensorflow-serving-api é pré-instalado com aprendizado profundo ami com conda! Você encontrará um exemplo de scripts para treinar, exportar e servir um modelo MNIST em ~/exemplos/tensorflow-serving/ .

O Tensorflow Serviing Open Source?

A porção TensorFlow é um sistema de servir de código aberto de alto desempenho para modelos de aprendizado de máquina, projetado para ambientes de produção e otimizado para o tensorflow.

O Docker pode ser executado em várias máquinas?

O Docker Swarm permite que você carregue o balanceamento criando um aglomerado de várias máquinas que executam o Docker. Ao atribuir nós como gerentes, você pode passar os comandos do Docker para outras máquinas. O gerente líder pode alterar o estado de enxame.

Devo usar o docker para tensorflow?

O Docker é a maneira mais fácil de executar o Tensorflow em uma GPU, já que a máquina host requer apenas o driver NVIDIA® (o kit de ferramentas NVIDIA® CUDA® não é necessário).

A mesma imagem do Docker pode ser executada em diferentes sistemas operacionais?

As imagens do Docker podem suportar várias plataformas, o que significa que uma única imagem pode conter variantes para diferentes arquiteturas e, às vezes, para diferentes sistemas operacionais, como Windows. Ao executar uma imagem com suporte multi-plataforma, o Docker seleciona automaticamente a imagem que corresponde ao seu sistema operacional e arquitetura.

O que é o modelo que serve versus implantação?

Implantar é o processo de colocar o modelo no servidor. Serviço é o processo de tornar um modelo acessível a partir do servidor (por exemplo, com API REST ou soquetes da Web).

O Tensorflow está servindo um servidor?

A porção Tensorflow é um sistema de porção flexível e de alto desempenho para modelos de aprendizado de máquina, projetados para ambientes de produção. A porção de tensorflow facilita a implantação de novos algoritmos e experimentos, mantendo a mesma arquitetura e APIs do servidor.

Que porta faz o Tensorflow Serving usa?

Porta 8501 exposta para a API REST.

Qual é a diferença entre a porção de tensorflow e Triton?

A porção de tensorflow é usada para atender aos modelos de aprendizado profundo implementados na estrutura do tensorflow e o TorchServe é usado para modelos Pytorch. Nvidia Triton, no entanto, serve modelos implementados em várias estruturas. Em todos os exemplos, usaremos o mesmo modelo: mobileNetv2 pré -criado no conjunto de dados ImageNet.

Como o treinamento de um modelo de ML funciona?

Um modelo de treinamento é um conjunto de dados usado para treinar um algoritmo ML. Consiste nos dados de saída da amostra e nos conjuntos correspondentes de dados de entrada que influenciam a saída. O modelo de treinamento é usado para executar os dados de entrada através do algoritmo para correlacionar a saída processada em relação à saída da amostra.