TensorFlow Serving

O TensorFlow Serving é um sistema de fornecimento flexível de alto desempenho para modelos de Machine Learning.

O tensorflow-serving-api vem pré-instalado com a DLAMI de framework único. Para usar o TensorFlow Serving, primeiro ative o ambiente do TensorFlow.

$ source /opt/tensorflow/bin/activate

Em seguida, use um editor de texto de sua preferência para criar um script com o conteúdo a seguir. Chame-o de test_train_mnist.py. Esse script é mencionado no Tutorial do TensorFlow, que treinará e avaliará um modelo de machine learning de rede neural que classifica imagens.

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)

Agora execute o script passando o local do servidor, a porta e o nome do arquivo da fotografia do husky como parâmetros.

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

Aguarde. Este script pode demorar um pouco antes de fornecer resultados. Quando o treinamento for concluído, você deverá ver o seguinte:

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

Outros recursos e exemplos

Se você quiser saber mais sobre o TensorFlow Serving, acesse o site do TensorFlow Serving.