flask部署深度学习模型 作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量.灵活.扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架. 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低.但是线上任务通常需要异步.高并发等需求,本文总结一些在日常使用过程中所常用的技巧. 一.前沿 异步和多线程有什么区别?其实,异步是目的,而多线程是实现这个目的的方法.异步是说,A发起

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型 Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种re

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

参考 1. tensorflow模型部署系列: 完

背景: 小鱼最近搞了个工程,python用的2.7(用3也可以),后端使用的是flask,服务器用的linux,使用 flask+uwsgi+supervisor部署 ,查阅相关博客.调试.实操,已经搞起来了 supervisor介绍如下: supervisor:进程管理工具,可以很方便的管理你的工程 启动.重启.停止等操作,不用再去自己写脚本控制:想更深入了解可以搜下相关supervisor资料介绍 安装部署流程如下 1.将工程打包到服务器上 上传的方法很多,如xftp.filezilla 工

1. Why Flask+Gunicorn+Nginx Flask+Gunicorn+Nginx是最常用的Flask部署方案,大家深究过为何用这样的搭配么? 1.1 Why? Flask 是一个web框架,而非web server,直接用Flask拉起的web服务仅限于开发环境使用,生产环境不够稳定,也无法承受大量请求的并发,在生茶环境下需要使用服务器软件来处理各种请求,如Gunicorn. Nginx或Apache,而Gunicorn+Nginx的搭配,好处多多,一方面基于Nginx转发Gun

1 多GPU原理 单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU. 多GPU时,有模型并行和数据并行两种情况. 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行. 数据并行指不同GPU上训练数据不同,但模型是同一个(相当于是同一个模型的副本). TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理:CPU负责梯度平均和参数更新,在GPU上训练模型的副本. 多GPU并行计算的过程如下: 1)模型副本定义在GPU上; 2)对于每一个GPU, 都是从CPU获得数据,

前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意取),其目录结构如下: multiModel/├── model1 │ └── 00000123 │ ├── saved_model.pb │ └── variables │ ├── variables.data-00000-of-00001 │ └── variables.index ├── mo

针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install pip install fastapi pip install "uvicorn[standard]" example from typing import Optional from fastapi import FastAPI #创建FastAPI实例 app

Nanodet模型部署(ncnn,openvino) nanodet官方代码库nanodet 1. nanodet模型部署在openvino上 step1: 参考链接 nanodet官方demo openvino官方文档 GiantPandaCV的openvino部署文档 step2: 步骤补充 以openvino官方文档为主要参考 进入openvino官方文档后点击[Install Package] 然后开始官方文档的step1进行选择下载形如[l_openvino_toolkit_p_202

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

最近很多朋友都在问我关于 Flask 部署的问题,说实在的我很乐意看到和回答这样的问题,至少证明了越来越多人开始用 Flask 了. 之前我曾发表过一篇在 Ubuntu 上用 uwsgi + nginx 的 Flask 部署方法,说实在的 uwsgi 是个大坑可能用在 Django 上还好吧,不过用在 Flask 上未必就如此.至少 , uwsgi 是个极为折腾人的东西.总之,我是一直认为复杂的东西未必不好,但一定是不好用的. 我自己也经过多番的纠结与尝试,也终于找到了一个 Flask 上靠谱的

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署,这是个问题. 然而我们有了onnx,同样我们也有了coreML. ONNX: onnx是一种针对机器学习设计的开放式文件格式,用来存储训练好的模型,并进行多种框架模型间的转换. coreML: Apple在2017年 MacOS 10.13以及IOS11+系统上推出了coreML1.0,官网地址:https://developer.apple.com/documentation/coreml . 2018年又推出MacOS 10.