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python - トラフィックの多いアプリでのリアルタイム予測のための本番環境の TensorFlow - 使用方法
高トラフィック アプリケーションでの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、アプリサーバーから接続して、データベースの使用方法と同様の予測を取得できるポートでリッスンするテンソルフローを実行するサーバー/クラスターを用意します。トレーニングは、ネットワークを介して同じサーバー/クラスターにトレーニング データを供給する cron ジョブによって実行する必要があります。
本番環境でテンソルフローを実際に使用するにはどうすればよいですか? Python がサーバーとして実行されているセットアップを構築し、Python スクリプトを使用して予測を取得する必要がありますか? 私はまだこれに慣れていませんが、そのようなスクリプトはセッションなどを開く必要があると感じています..これはスケーラブルではありません. (私は毎秒数百の予測について話している)。
関連情報へのポインタは高く評価されます。何も見つかりませんでした。
tensorflow - bazel build tensorflow_serving/... そのようなパッケージ「開始」はありません
OSX El Capitan で tensorfolw_serving をビルドしようとしていますが、エラーが発生し続けます。自作でBazelをインストールしました。
エラーは次のとおりです。
また、システム上のパッケージ パスを指定しようとしたところ、別のエラーが発生しました。
tensorflow - bazel を使用して外部ディレクトリでサービスを提供する tensorflow を使用する方法
次の階層にリポジトリがあります。
次に、bazel (bazel build) を使用して、「serving」ディレクトリ内のファイルを変更せずに、「face_ver」内のターゲット「model_train.py」をビルドする方法
サンプルの BUILD ファイルと WORKSPACE ファイル (必要な場合) のコードを face_ver に配置するように投稿してください。
ありがとう
tensorflow - Bazel Build Mnist Serving Interface が OSX El Capitan で失敗する
OSX El Capitan で TensorFlow サービスの基本的なチュートリアルを構築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？
チュートリアルへのリンクは次のとおりです: https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic
この変更は、私のWORKSPACEファイルにも行われました（この議論に基づいて）：
tensorflow - OSX で Docker を使用した場合の Tensorflow Serving コンパイル エラー
Docker を使用して OSX El Capitan に TensorFlow サービスをインストールしようとしていますが、エラーが発生し続けます。これが私がフォローしているチュートリアルです：
https://tensorflow.github.io/serving/docker.html
エラーの原因となっているコマンドは次のとおりです。
これが私が得ているエラーです：