文件服务服务器 这是一个多线程网络应用程序，其中多个客户端可以在服务器端下载文件，也可以将文件上传到服务器上。 如何运行应用程序 分叉或下载应用程序。 打开两个cmd线路接口，一个用于服务器，另一个用于客户端。 通过cmd提示符转到应用程序文件夹 要运行服务器应用程序，请输入py tmserver.py。 要运行客户端应用程序，请输入py tmclient.py 特征 与服务器进行交互之前需要验证-用户名和密码在users.data文件中可用 获取驻留在服务器端的文件列表-dir 要从服务器下载文件-获取文件名 要退出客户端应用程序-退出

使用TensorFlow Serving部署Keras模型 阅读有关此项目的更多信息

伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后，我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集，该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ，然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后， export-model的结构将为： . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型

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简书文章中的材料： 欢迎在简书上

资源来自pypi官网，解压后可用。 资源全名：bert_serving_server-1.4.8-py3-none-any.whl

习惯上，一般是使用TensorFlow进行模型的训练、验证和预测，但模型完善之后的生产上线流程各式各样，不方便使用。针对这种情况本文介绍了TensorFlow Servering，可以将训练好的模型直接上线并提供服务。

Flask Web框架托管的TensorFlow Serving客户端 这是我的的扩展。 它引入了一个托管TensorFlow服务客户端的Flask Web服务器。 它接收REST请求以预测，将其转换为protobufs，然后通过gRPC发送到TensorFlow服务器以通过GAN模型进行预测。 提到的GAN模型是使用技术并以课程中教授的模型为 训练的。 原始的Jupyter Notebook可在。 有关该项目的更多详细信息，请参见我的。

streamlit-fastapi-model-serving 和描述了使用Streamlit和FastAPI进行ML模型服务的简单示例。 在开发用于机器学习模型的简单API时，同时具有供其他应用程序调用的后端（带有API文档）和供用户试用该功能的前端可能会很有用。 在此示例中，我们为后端服务使用FastAPI并为前端服务进行streamlit提供。 docker-compose协调两个服务并允许它们之间进行通信。 要在运行Docker和docker-compose的机器上运行示例，请运行： docker-compose build docker-compose up 要访问生成的服务的FastAPI文档，请使用Web浏览器访问 。 要访问简化的UI，请访问 。 可以通过以下方式检查日志： docker-compose logs 部署方式 要部署该应用程序，一种选择是在Her

Seldon Core：Swift燃烧，面向行业的ML 一个开源平台，可在Kubernetes上大规模部署您的机器学习模型。 总览 Seldon核心将您的ML模型（Tensorflow，Pytorch，H2o等）或语言包装器（Python，Java等）转换为生产REST / GRPC微服务。 Seldon可以扩展到数千种生产机器学习模型，并提供先进的机器学习功能，包括高级度量，请求日志记录，解释器，异常值检测器，A / B测试，Canaries等。 阅读 加入我们的，提出任何问题 入门 加入我们每两周一次的： 了解如何 查看深入了解Seldon Core组件的 使用Seldon Core观看一些对话 高级功能 Seldon Core的安装量超过200万，在整个组织中用于管理机器学习模型的大规模部署，其主要优势包括： 使用我们， 或来轻松ML模型的简便方法。 开箱即用的端点，可以通过 ， 。 与云无关，并在。 由强大而丰富的推理图。 元数据来源以确保每个模型都可以追溯到其各自的。 与集成的高级和可自定义指标。 通过模型输入输出请求（与Elasticsearch进行日