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

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Prix par participant

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