tensorflow-serving

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RESTful API経由でTensorflowモデルをデプロイするためのサンプルコードはありますか？私は、コマンドラインプログラムとモバイルアプリケーションの例を見ています。このためのフレームワークがあるか、モデルをロードし、予測メソッドをWebフレームワーク（Flaskなど）で公開して入力を取得し（JSONなど）、応答を返しますか？フレームワークとは、多数の予測要求に対するスケーリングを意味し

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APIからTensorFlowを使用して予測を展開して提供するにはどうすればよいですか？

Googleのチュートリアルでは、TensorFlowでモデルをトレーニングする方法を知っています。しかし、訓練されたモデルを保存し、プロダクションサーバーで基本的な最小限のPython APIを使用して予測を提供する最良の方法は何ですか。私の質問は、基本的にTensorFlowベストプラクティスがモデルを保存し、速度とメモリの問題を犠牲にすることなくライブサーバーで予測を提供することです。 A

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bazel build tensorflow_serving/...そのようなパッケージ '開始'

OSX El Capitanでtensorfolw_servingをビルドしようとしていて、エラーが発生しています。私は自家製のBazelをインストールしました。ここではエラーです： $ bazel build tensorflow_serving/... Extracting Bazel installation... ............ ERROR: /private/var/t

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OSX El CapitanでBazelビルドMnistサービングインターフェイスが失敗する

OSX El CapitanでTensorFlowに対応する基本チュートリアルを作成しようとしていますが、このエラーが発生します。何か案は？（thisの議論に基づいて） $ bazel build //tensorflow_serving/example:mnist_inference INFO: Found 1 target... ERROR: /Users/robertgrzesik/D

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OSXのDockerを使用したTensorflowのコンパイルエラー

Dockerを使用してOSX El CapitanにTensorFlowをインストールしようとしていますが、エラーが続いています。 for (int i = 0; i < suffix.size(); ++i) { ^ ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/f8d1071c69ea316497c31e40fe01608c/externa

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高トラフィックのアプリでリアルタイム予測のためのTensorFlowを使用する方法 -

トラフィックの多いアプリケーションでリアルタイム予測にTensorFlowを使用する正しい方法は何ですか。理想的には、テンソルフローを実行しているサーバー/クラスタが、アプリケーションサーバーから接続し、データベースの使用方法と同様の予測を得ることができるポートでリッスンします。トレーニングデータをネットワーク経由で同じサーバー/クラスタに送るcronジョブによってトレーニングを行う必要があり