TensorFlow Serving with Docker for Model Deployment
Train and export TensorFlow Models for text classification
Serve and deploy models with TensorFlow Serving and Docker
Perform model inference with gRPC and REST endpoints
This is a hands-on, guided project on deploying deep learning models using TensorFlow Serving with Docker. In this 1.5 hour long project, you will train and export TensorFlow models for text classification, learn how to deploy models with TF Serving and Docker in 90 seconds, and build simple gRPC and REST-based clients in Python for model inference. With the worldwide adoption of machine learning and AI by organizations, it is becoming increasingly important for data scientists and machine learning engineers to know how to deploy models to production. While DevOps groups are fantastic at scaling applications, they are not the experts in ML ecosystems such as TensorFlow and PyTorch. This guided project gives learners a solid, real-world foundation of pushing your TensorFlow models from development to production in no time! Prerequisites: In order to successfully complete this project, you should be familiar with Python, and have prior experience with building models with Keras or TensorFlow. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Навыки, которые вы получите
- Deep Learning
- Docker
- TensorFlow Serving
- Tensorflow
- model deployment
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction and Demo Deployment
Load and Preprocess the Amazon Fine Foods Review Data
Build Text Classification Model using Keras and TensorFlow Hub
Define Training Procedure
Train and Export Model as Protobuf
Test Model
TensorFlow Serving with Docker
Setup a REST Client to Perform Model Predictions
Setup a gRPC Client to Perform Model Predictions
Versioning with TensorFlow Serving
Как устроены проекты с консультациями
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе TENSORFLOW SERVING WITH DOCKER FOR MODEL DEPLOYMENT
Very well structured. It took a little longer that the 1.5 hours but the time was well spent. Nice job by the instructor!
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
