本次教程的目的是带领大家学会用 Tensorflow serving 部署训练好的模型
这里我们用到的数据集是 Fashion MNIST,所以训练出来的模型可以实现以下几个类别的分类
'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'
因为这篇教程主要关注部署,所以我们直接从已经训练好的模型开始,保存的格式是 SavedModel,如上图所示
在这之前呢,我们需要先安装好 tensorflow_model_server
接下来我们可以在控制台执行以下指令,就可以启动一个 serving 服务了,我们可以通过 REST API 进行请求,并返回预测结果
import requests headers = {"content-type": "application/json"} json_response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/fashion_mnist:predict', data=data, headers=headers) predictions = json.loads(json_response.text)["predictions"] show(0, "The model thought this was a {} (class {}), and it was actually a {} (class {})".format(class_names[np.argmax(predictions[0])], np.argmax(predictions[0]), class_names[test_labels[0]], test_labels[0]))
上图是通过请求,然后预测得到的结果,到此,我们实现了模型的 Tensorflow serving 的部署
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