《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——Intel Confidential Computing Zoo: Intel机 密计算开源解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务（1）
部署TensorFlow Serving在线推理服务概述本文介绍在Intel® SGX使能的平台，基于Anolis OS部署TensorFlow Serving在线推理服务的技术架构和使用流程。背景信息TensorFlow Serving是Google开源的机器学习平台TensorFlow生态的一部...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务（2）
步骤一：部署客户端本实践运行的环境信息参考：• 规格：加密内存≥8G• 镜像： Ubuntu20.04• 公网IP• 安装SGX软件栈1、环境配置安装所需的mesa-libGL软件包。sudo pip3 install --upgrade pip sudo pip install multidict...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务（3）
步骤二：部署Anolis OS SGX端1、下载本实践所用的TensorFlow Serving脚本代码git clone https://github.com/intel/confifidential-computing-zoo.git cd confifidential-computing-zo...
《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——部署TensorFlow Serving在线推理服务（4）
步骤三：远端访问1、切换到客户端cd confifidential-computing-zoo/cczoo/tensorflflow-serving-cluster/tensorflflow-serving/docker /client/2、获取client容器镜像用户可以通过下面任意方式获取cli...
kubeflow系列(三)：模型即服务，关于tensorflow serving的使用
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时...
kubeflow系列(三)：模型即服务，关于tensorflow serving的使用
上一节：kubeflow系列(二)：kubeflow组件介绍 kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 Te...
手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境
介绍 将机器学习（ML）模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow（TF）服务，以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后，你将能够使用T...
【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务
推广：数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！ 本场技术沙龙回顾链接：深度学习框架实战——TensorFlow 演讲嘉宾简介： 游亮（昀龙），阿里云高级技术专家，阿里云高性能人工智能团队负责人，阿里云异构计算、超级计算集群产品架构师，获得过多项专利。拥有近10年高性能计算研发和...
AI大事件 | TensorFlow开发者峰会，DeepMind重回巴黎，谷歌云提供文字转语音服务
新闻 TensorFlow开发者峰会的亮点 来源：MEDIUM.COM Tensorflow开发者峰会于2018年3月30日举行。它包含数十个教程和几个重要公告，包括Tensorflow.js的发布和重新品牌化，Tensorflow的JavaScript端口，Tensorflow Hub的发布，Te...
阿里云弹性AI服务 -- 基于Docker和EGS一键创建高性能Tensorflow分布式训练
一. 概述 Tensorflow是目前使用最为广泛的深度学习框架之一，但是目前搭建分布式多机多卡训练比较困难，而且Tensorflow原生的分布式的性能很差，特别在云计算虚拟化环境下并行的挑战更大。 为了解决这个问题，我们创建了一个容器镜像：registry.cn-beijing.aliyuncs....
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