TensorFlow Servir

TensorFlow Serving est un système de service flexible et performant pour les modèles d'apprentissage automatique.

Le tensorflow-serving-api DLAMI est préinstallé avec un seul cadre DLAMI. Pour utiliser le service Tensorflow, activez d'abord l' TensorFlow environnement.

$ source /opt/tensorflow/bin/activate

Utilisez ensuite votre éditeur de texte préféré pour créer un script avec le contenu suivant. Nommez-la test_train_mnist.py. Ce script est référencé à partir du TensorFlow didacticiel qui formera et évaluera un modèle d'apprentissage automatique par réseau neuronal qui classifie les images.

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

À présent, exécutez le script en transmettant en paramètres l'emplacement et le port du serveur ainsi que le nom de fichier de la photo du husky.

$ /opt/tensorflow/bin/python3 test_train_mnist.py

Soyez patient, car le script peut prendre un certain temps avant de fournir une sortie. Une fois la formation terminée, vous devriez voir ce qui suit :

I0000 00:00:1739482012.389276    4284 device_compiler.h:188] Compiled cluster using XLA!  This line is logged at most once for the lifetime of the process.
1875/1875 [==============================] - 24s 2ms/step - loss: 0.2973 - accuracy: 0.9134 
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.1422 - accuracy: 0.9582
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.1076 - accuracy: 0.9687
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.0872 - accuracy: 0.9731
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.0731 - accuracy: 0.9771
313/313 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.0749 - accuracy: 0.9780

Autres exemples et fonctions

Si vous souhaitez en savoir plus sur TensorFlow Serving, consultez le TensorFlow site Web.