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# TensorFlow Serving
<a name="tutorial-tfserving"></a>

[TensorFlow Serving은 머신 러닝 모델을 위한 유연한 고성능 서비스 시스템입니다.](https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving)

`tensorflow-serving-api`에는 단일 프레임워크 DLAMI가 사전 설치되어 있습니다. tensorflow serving을 사용하려면 먼저 TensorFlow 환경을 활성화합니다.

```
$ source /opt/tensorflow/bin/activate
```

그런 다음 원하는 텍스트 편집기를 사용하여 다음 내용이 들어 있는 스크립트를 생성합니다. 이름을 `test_train_mnist.py`로 지정합니다. 이 스크립트는 이미지를 분류하는 신경망 기계 학습 모델을 훈련하고 평가하는 [TensorFlow 자습서](https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/quickstart/beginner.ipynb)에서 참조할 수 있습니다.

```
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)
```

이제 서버 위치, 포트 및 허스키 사진의 파일 이름을 파라미터로 전달하는 스크립트를 실행합니다.

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

 이 스크립트에서 결과가 출력되려면 시간이 걸리므로 인내심을 가지고 기다리십시오. 훈련 완료 시 다음과 같은 결과를 보게 됩니다.

```
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
```

## 더 많은 기능과 예제
<a name="tutorial-tfserving-project"></a>

TensorFlow Serving에 대한 자세한 내용은 [TensorFlow 웹 사이트](https://www.tensorflow.org/serving/)를 참조하세요.