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Plan du cours
Vue d'ensemble de TensorFlow Serving
- Qu'est-ce que TensorFlow Serving ?
- Architecture de TensorFlow Serving
- API de service et API client REST
Préparation de l'environnement de développement
- Installation et configuration de Docker
- Installation de ModelServer avec Docker
Démarrage rapide du serveur TensorFlow
- Formation et exportation d'un modèle TensorFlow
- Surveillance des systèmes de stockage
- Chargement du modèle exporté
- Construire un TensorFlow ModelServer
Configuration avancée
- Rédaction d'un fichier de configuration
- Recharger la configuration du Serveur de Modèle
- Configurer les modèles
- Travailler avec la configuration du monitoring
Tester l'application
- Tester et faire fonctionner le serveur
Débogage de l'application
- Gestion des erreurs
TensorFlow Servir avec Kubernetes
- Exécution dans des conteneurs Docker
- Déployer des grappes de serveurs
Sécuriser l'application
- Cacher des données
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience avec TensorFlow
- Expérience de la ligne de commande Linux
Audience
- Développeurs
- Data scientists
7 heures
Nos Clients témoignent (2)
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning
Paul Lee
Formation - TensorFlow for Image Recognition
Tomasz really know the information well and the course was well paced.