La implementación con Docker TensorFlow/Serving falla al capacitar al modelo en otra máquina

1. Cómo instalar TensorFlow Serving?
2. Se puede utilizar Docker para ejecutar y desarrollar el mismo proyecto en diferentes máquinas?
3. ¿Cómo implemento modelos de aprendizaje automático usando Docker??
4. Lo que está sirviendo por defecto en TensorFlow?
5. ¿Qué puerto usa el servicio TensorFlow??
6. ¿Qué es TF Servir??
7. TensorFlow sirve código abierto?
8. ¿Puede Docker funcionar en múltiples máquinas??
9. ¿Debo usar Docker para TensorFlow??
10. ¿Puede la misma imagen de Docker ejecutarse en un sistema operativo diferente??
11. ¿Qué es el modelo de servicio frente a la implementación??
12. TensorFlow sirve a un servidor?
13. ¿Qué puerto usa el servicio TensorFlow??
14. ¿Cuál es la diferencia entre TensorFlow Serving y Triton??
15. ¿Cómo funciona la capacitación de un modelo de ML??

Cómo instalar TensorFlow Serving?

Instalación de Modelserver

La forma más fácil y directa de usar TensorFlow Serving es con imágenes de Docker. Recomendamos encarecidamente esta ruta a menos que tenga necesidades específicas que no se aborden ejecutándose en un contenedor. Consejo: Esta es también la forma más fácil de hacer que TensorFlow sirviera trabajando con soporte de GPU.

Se puede utilizar Docker para ejecutar y desarrollar el mismo proyecto en diferentes máquinas?

Docker define una abstracción para estas configuraciones específicas de la máquina. El mismo contenedor de Docker puede ejecutarse, sin cambios, en muchas máquinas diferentes, con muchas configuraciones diferentes.

¿Cómo implemento modelos de aprendizaje automático usando Docker??

Asegúrese de tener el Docker por Microsoft Extension instalado en su Vscode. A continuación, continúe e inicie Docker Desktop en su máquina. Ahora, vaya a VScode y escriba: Comando + Shift + P para mencionar la paleta de comando. Escriba "Agregar archivos Docker" y obtendrá la opción de agregar un DockerFile a su proyecto.

Lo que está sirviendo por defecto en TensorFlow?

La tecla DEF de firma de servicio predeterminada, junto con otras constantes relacionadas con las firmas, se definen como parte de las constantes de firma SavedModel. Para más detalles, consulte Signature_Constants.PY y documentación de API de TensorFlow relacionada.

¿Qué puerto usa el servicio TensorFlow??

Puerto 8501 expuesto para la API REST.

¿Qué es TF Servir??

TensorFlow Serving es un sistema flexible de servicio de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático. El TensorFlow-Servving-API está preinstalado con Aprendizaje Profundo AMI con conda! Encontrará un ejemplo de scripts para entrenar, exportar y servir un modelo MNIST en ~/ejemplos/tensorflow-servicio/ .

TensorFlow sirve código abierto?

TensorFlow Serving es un sistema de servicio de código abierto de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático, diseñado para entornos de producción y optimizado para TensorFlow.

¿Puede Docker funcionar en múltiples máquinas??

Docker Swarm le permite equilibrar la carga creando un clúster de múltiples máquinas que ejecutan Docker. Al asignar nodos como gerentes, puede pasar comandos Docker a otras máquinas. El gerente líder puede alterar el estado del enjambre.

¿Debo usar Docker para TensorFlow??

Docker es la forma más fácil de ejecutar TensorFlow en una GPU, ya que la máquina host solo requiere el controlador NVIDIA® (no se requiere el kit de herramientas NVIDIA® CUDA®).

¿Puede la misma imagen de Docker ejecutarse en un sistema operativo diferente??

Las imágenes de Docker pueden admitir múltiples plataformas, lo que significa que una sola imagen puede contener variantes para diferentes arquitecturas y, a veces, para diferentes sistemas operativos, como Windows. Al ejecutar una imagen con soporte multiplataforma, Docker selecciona automáticamente la imagen que coincide con su sistema operativo y arquitectura.

¿Qué es el modelo de servicio frente a la implementación??

La implementación es el proceso de poner el modelo en el servidor. Servir es el proceso de hacer que un modelo sea accesible desde el servidor (por ejemplo, con API REST o sockets web).

TensorFlow sirve a un servidor?

TensorFlow Serving es un sistema flexible de servicio de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático, diseñado para entornos de producción. TensorFlow Serving facilita la implementación de nuevos algoritmos y experimentos, mientras mantiene la misma arquitectura y API del servidor.

¿Qué puerto usa el servicio TensorFlow??

Puerto 8501 expuesto para la API REST.

¿Cuál es la diferencia entre TensorFlow Serving y Triton??

TensorFlow Serving se utiliza para servir modelos de aprendizaje profundo implementados en el marco TensorFlow y las antorchas se utiliza para los modelos Pytorch. Nvidia Triton, sin embargo, sirve modelos implementados en varios marcos. En cada ejemplo, usaremos el mismo modelo: MobileNetv2 Pretraned en el conjunto de datos de ImageNet.

¿Cómo funciona la capacitación de un modelo de ML??

Un modelo de entrenamiento es un conjunto de datos que se utiliza para entrenar un algoritmo ML. Consiste en los datos de salida de la muestra y los conjuntos correspondientes de datos de entrada que tienen una influencia en la salida. El modelo de entrenamiento se utiliza para ejecutar los datos de entrada a través del algoritmo para correlacionar la salida procesada con la salida de la muestra.