นี่คือแอป Windows ชื่อ TensorFlow Serving ซึ่งสามารถดาวน์โหลดรุ่นล่าสุดได้เป็น 2.13.1.zip สามารถเรียกใช้ออนไลน์ใน OnWorks ผู้ให้บริการโฮสต์ฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและเรียกใช้แอปนี้ทางออนไลน์ที่ชื่อว่า TensorFlow Serving with OnWorks ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ:
การให้บริการ TensorFlow
รายละเอียด:
TensorFlow Serving เป็นระบบการให้บริการที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต โดยจะเกี่ยวข้องกับแง่มุมอนุมานของการเรียนรู้ของเครื่อง การนำแบบจำลองไปใช้หลังการฝึกอบรมและการจัดการตลอดอายุการใช้งาน ทำให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงเวอร์ชันต่างๆ ผ่านตารางค้นหาที่นับจำนวนการอ้างอิงที่มีประสิทธิภาพสูง TensorFlow Serving ให้การผสานรวมกับโมเดล TensorFlow ที่พร้อมใช้งานทันที แต่สามารถขยายเพื่อให้บริการโมเดลและข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย วิธีที่ง่ายและตรงไปตรงมาที่สุดในการใช้ TensorFlow Serving คือการใช้อิมเมจ Docker เราขอแนะนำเส้นทางนี้เป็นอย่างยิ่ง เว้นแต่ว่าคุณมีความต้องการเฉพาะที่ไม่ได้แก้ไขด้วยการรันในคอนเทนเนอร์ เพื่อให้บริการโมเดล Tensorflow เพียงส่งออก SavedModel จากโปรแกรม Tensorflow ของคุณ SavedModel เป็นรูปแบบภาษาที่เป็นกลาง กู้คืนได้ และซีเรียลไลเซชันแบบแน่นหนา ซึ่งช่วยให้ระบบและเครื่องมือระดับสูงในการผลิต ใช้ และแปลงโมเดล TensorFlow
คุณสมบัติ
- สามารถให้บริการหลายรุ่นหรือหลายรุ่นของรุ่นเดียวกันพร้อมกัน
- เปิดเผยทั้ง gRPC และจุดสิ้นสุดการอนุมาน HTTP
- อนุญาตให้ปรับใช้โมเดลรุ่นใหม่โดยไม่ต้องเปลี่ยนรหัสไคลเอนต์ใด ๆ
- รองรับ Canarying เวอร์ชันใหม่และการทดสอบ A/B รุ่นทดลอง
- เพิ่มเวลาแฝงขั้นต่ำในการอนุมานเนื่องจากการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายต่ำ
- นำเสนอตัวกำหนดตารางเวลาที่จัดกลุ่มคำขอการอนุมานแต่ละรายการเป็นแบทช์สำหรับการดำเนินการร่วมกันบน GPU พร้อมการควบคุมเวลาแฝงที่กำหนดค่าได้
ภาษาโปรแกรม
C + +
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/tensorflow-serving.mirror/ มีการโฮสต์ใน OnWorks เพื่อให้ทำงานออนไลน์ในวิธีที่ง่ายที่สุดจากหนึ่งในระบบปฏิบัติการฟรีของเรา