Tensorflow的部署：TensorFlow Serving
目录 TensorFlow Serving 安装 TensorFlow Serving 模型部署 Keras Sequential 模式模型的部署 自定义 Keras 模型的部署 在客户端调用以 TensorFlow Serving 部署的模型 Python 客户端示例
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2023-10-13 22:32:37
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一、需求背景：人工智能训练好的模型model，需要放到服务器上，作为基础能力提供给应用侧，否则model只能中电脑本地处理。那么怎么解决这个部署到服务器上的问题呢？二、解决思路：web应用部署，有3种主流的方式，1.Django：大而全，集成了很多组件，属于全能型、重量级框架。2.Falsk：小而轻，极容易上手，第三方提供的组件多，加起来可以完全覆盖Django。3.Torando：高并发性能强，
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2023-07-24 20:55:05
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# 使用 Flask 框架部署机器学习模型的完整指南
## 引言
将机器学习模型部署为网络服务是一个非常重要的技能。使用 Python 的 Flask 框架可以轻松实现这一点。本文将带你了解如何使用 Flask 框架将机器学习模型进行部署，帮助你掌握这项技能。
## 流程概览
下面是将 Flask 框架用于模型部署的基本步骤：
| 步骤 | 描述
作者 | Abhinav Sagar翻译 | 申利彬校对 | 吴金笛 本文旨在让您把训练好的机器学习模型通过Flask API 投入到生产环境 。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时，最终的目的都是使其投入
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2024-01-10 16:31:25
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Spark 有什么缺点？这个缺点我们之前已经提到过一个——无论是 Spark Streaming 还是 Structured Streaming，Spark 流处理的实时性还不够，所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。这是因为 Spark 的流处理是基于所谓微批处理（Micro-batch processing）的思想，即它把流处理看作是批处理的一种特殊形式，每次接收到一个时间间隔的数据
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2023-09-04 18:51:28
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1. 模型Model1.1 概述1. Flask模型使用
2. 数据迁移
3. 模型常用的字段类型和常用约束
4. 模型单表操作
5. 创建User表，字段:id，name, passwd, age
1. 实现注册功能
2. 实现登录功能1.11 Flask模型Flask默认并没有提供任何数据库操作的API
我们可以选择任何适合自己项目的数据库来使用
Flask中可以自己的选择用原生语
# 使用Flask部署PyTorch模型
随着人工智能的快速发展，深度学习框架PyTorch在实现和训练神经网络方面表现出色。然而，在将训练好的模型应用于生产环境之前，我们需要将其部署为一个可用的服务。本文将介绍如何使用Flask框架来部署PyTorch模型。
## 什么是Flask？
Flask是一个基于Python的轻量级Web框架，它简单易用且功能强大。它可以帮助我们快速构建一个Web
原创
2023-07-19 11:49:16
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# 使用Flask部署PySpark模型
随着数据科学和机器学习的快速发展，如何将经过训练的模型有效地部署到生产环境中已成为一个重要话题。本文将介绍如何使用Flask框架来部署一个基于PySpark的机器学习模型。希望读者能够通过这篇文章快速掌握基本流程。
## 环境准备
首先，需要确保已经安装了 Flask 和 PySpark。可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
pip in
# 如何通过 Flask 部署 PyTorch 模型
在快速发展的深度学习领域，能够将训练好的模型部署为 Web 应用是非常重要的。本文将引导您学习如何使用 Flask 部署 PyTorch 模型。我们将分步进行，并介绍每个步骤所需的代码。
## 整体流程
以下是一个部署 PyTorch 模型到 Flask 的简要流程：
| 步骤 | 描述
自iphone X以来，各品牌的手机旗舰机型都开始支持Face ID。与之前的指纹识别相比，人脸识别还是更方便一些。近期在国内大火的抖音，也与人脸识别技术密不可分。各手机厂家还纷纷推出人工智能芯片，希望能让人工智能应用在手机、单片机上运行的更加流畅。可以看到，将在PC上已经大获成功的机器学习模型部署在移动设备上是大势所趋，又能引发一轮新的可能性。手机的精准定位带来了一大波O2O的应用，产生了包括美
1、Flask简介 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
2、Flask的依赖模块
当前Flask的版本为1.0.2。
pi
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2024-01-05 10:28:09
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一、安装flask一般将需要的包以及版本写入文本批量安装，方便环境迁移 生成命令pip freeze > requirement.txteg:flask==1.1.2
requests==2.25.1安装命令pip install -r requirement.txt二、创建项目1. 创建项目ToolTestflask是个轻量级框架，没有后台管理系统，也无默认配置sql连接设置等 需要用啥，
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2023-11-10 13:27:59
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ELMo和GPT认识ELMO模型本质: Embeddings from Language Models.解决的问题: 多义词的问题结构图结构:最下层是embedding层中间是双向的LSTM最上层是词向量表征 2L+1 L —> 层数ELMo的预训练过程第一个阶段: 预训练语言模型第二个阶段: 根据下游任务, 去动态调整word embedding的向量表示,然后将去融入到之前的向量中, 就
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2023-09-19 10:52:19
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Flask项目部署（Nginx+Gunicorn） flask项目刚开始在服务器上部署的时候，没有选择任何框架，只是在本地安装了python之后，直接命令行启动运行的。这样部署服务是可用的，但是经常会挂掉。同时，由于这种模式只能开单线程，性能也比较差。为了解决稳定性的问题，决定使用Nginx+Gunicorn+flask部署服务，目的在于提高服务的稳定性，提高服务的性能。
一.项目文件准备
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2023-06-16 10:05:01
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独立弄了一个项目，也是锻炼自己的工程能力，使用了比较常用的框架，后端Flask，前端Angular2，采用前后端完全分离的方式，通过接口传输json，但是在具体部署过程中，查找资料较为零散，故整理如下，希望能在自己提高的同时帮助别人。一、部署环境服务器架设在阿里云，linux环境为 * CentOS7.3 * mysql 5.6 * python2二、Flask项目部署flask项目具体就不详
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2023-12-03 06:41:08
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作者参考以下原创内容完成部署作者近期做了一个FAQ页面，因为是小项目，后端选择了python的flask框架。尝试了一下在本地windos环境下部署Flask。整个部署大致需要下载安装以下软件和服务。python，Apache，mod_wsgi1.python安装。 python的安装没有什么可说的，不过因为后续下载软件需要与python的版本号对应，所以我们这里需要注意一下我们的py
# Python部署Flask的流程
## 前言
在开始之前，我们需要确保已经安装好Python和Flask库。如果还没有安装，可以参考以下步骤进行安装：
1. 安装Python：从官方网站[
2. 安装Flask库：在命令行中运行以下命令进行安装。
```shell
pip install flask
```
## 步骤概览
我们将按照以下步骤来部署一个简单的Flask应
原创
2023-12-25 09:08:59
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对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在目标检测模型的training time, inference speed, 和accuracy之间寻找trade off，重点关注如何在保持另外两个指标的情况下，减少模型的训练时间。启示：1、单纯的数据扩增能增加数据数量，但也会降低数据质量，导致需更多的训练时间才会收敛；2、根据Linear Scaling Rule，学习率与batchsize一般情况
Flask_项目部署Linux+uwsgi+nginx一、 安装Python环境从源码编译python# 安装gcc 默认centos7.4已经安装了gcc工具,此步骤可以省略
yum install gcc
# 装一些依赖库,这些库都以devel为后缀
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-de
