Knative Serving
Knative Serving builds on Kubernetes to support deploying and serving ofapplications and functions as serverless containers. Serving is easy to getstarted with and scales to support advanced scenarios.
The Knative Serving project provides middleware primitives that enable:
- Rapid deployment of serverless containers
- Automatic scaling up and down to zero
- Routing and network programming
- Point-in-time snapshots of deployed code and configurations
For documentation on using Knative Serving, see theserving section of theKnative documentation site.
For documentation on the Knative Serving specification, see thedocs folder of thisrepository.
If you are interested in contributing, see CONTRIBUTING.mdand DEVELOPMENT.md.
-
hi各位大佬好，之前年少不更事，如今方知富婆香。哈哈。前几天整的tf-serving部署（参考这里）我以为就一劳永逸了，图样图森破，太天真了，tmd，后来发现稍微改下就有问题，之前的参考是做的tf.keras.Model这种tf2的部署，而且采用的是输入的vector数据（即全是列表，没有字典） For Recommendation in Deep learning QQ Group 277356
-
简介 准备写几个文章来记录对tensorflow代码的阅读。本文主要写tensorflow代码阅读准备及tensorflow-serving代码的阅读。 准备工作 代码阅读前，还是需要准备一下装备来提升代码阅读效率，好的工具能提升代码阅读的效率，这里推荐使用CLion来阅读代码。 即使windows下，也可以用CLion阅读代码，虽然很多代码编译不过，但并不影响代码的阅读。 首先，我们需要选择一个
-
使用tensorflow2 加载预训练的bert模型进行部署 1 模型准备 1.1 下载预训练的bert模型 本次使用的模型是谷歌提供的预训练模型 bert-case-chinese 1.2 安装transform 安装transform 包，用于加载bert模型 2 模型训练及保存 模型训练：（完整代码见最后） 1）将模型修改为计算图格式，使用tf.function(model.call) #
-
手把手教你如何将DeepCTR中的模型用TF Serving部署在线服务。 关键点： DeepCTR模型导出为SavedModel格式的模型； 逐步演示DeepCTR模型部署到TF Serving的流程； 调用服务的示例代码； 【前期准备】 主要环境介绍： python==3.7.3 tensorflow==2.0.0 (如果有GPU，可用tensorflow-gpu) tensorflow-se
-
通过HTTP加载一个简单的用户界面，我们需要一个web服务器，它为UI文件服务。但是首先我们需要有用户界面，我们在项目里创建一个创建了红色矩形框的main.qml。 // main.qml import QtQuick 2.0 Rectangle { width: 320 height: 320 color: '#ff0000' } 我们加载一段python脚本来提供这
-
这是我第一次使用sagemaker来服务我自己的自定义张量流模型，所以我一直在使用媒体文章来让我开始： 如何为AWS SageMaker创建TensorFlow服务容器＜br＞如何将Docker映像推送到AWS ECS存储库＜br＞使用TensorFlow服务部署AWS Sage Maker容器＜br>如何使用Tensor Flow服务对SageMakendpoint进行预测 我设法创建了我的服务
-
Introduction TensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine learning models, designed for production environments. TensorFlow Serving makes it easy to deploy new algorit
-
简介 TensorFlow的模型文件包含了深度学习模型的Graph和所有参数，其实就是checkpoint文件，用户可以加载模型文件继续训练或者对外提供Inference服务。 使用SavedModel导出模型 模型导出方式参考 https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic 。 使用方法基本如下。 from tensorflow.python
-
ServingXML是用于flat/XML数据转换的框架。它定义了一个可扩展的标记词汇，用于在管道中表达flat-XML、XML-flat、flat-flat和XML-XML处理。
-
ModelMesh Serving 是管理 ModelMesh 的控制器，是一个通用的模型服务管理/路由层。 入门 要快速开始使用 ModelMesh Serving，请查看快速入门指南。 如需帮助，请在此仓库中打开一个 issue。 组件及其仓库 ModelMesh Serving 当前包含分布在多个仓库中的组件。此处记录了最新版本的受支持版本。 在这个 repo 中集中跟踪所有组件的问题。