Вопросы по теме 'tensorflow-serving'
Как создать файл TFRecords из изображений png
Я только начал работать с TensorFlow неделю назад, и у меня есть некоторые основные проблемы.
Главный из них заключается в том, что я не нашел способа создать TFRecords, содержащий все мои данные. Я понял, что этот процесс необходим для обучения...
22.12.2023
В чем разница между прогнозами и export_outputs пользовательской оценки tensorflow и как их использовать?
Я хочу сохранить свою модель тензорного потока и восстановить ее позже для прогнозирования, и я использую оценщик export_savedmodel для сохранения модели.
Что касается документов, я использую serving_input_receiver_fn для указания ввода. Я...
17.12.2023
Создание графического процессора докера, обслуживающего тензорный поток, из исходного кода с помощью докера?
Я выполнил следующие шаги для создания докера из исходного кода,
git clone https://github.com/tensorflow/serving
cd serving
docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel-gpu \
-f tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel-gpu ....
08.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..