TensorFlow Serving with Docker for Model Deployment

4.8
étoiles

46 évaluations

Offert par

4 418 déjà inscrits

Dans ce Projet Guidé, vous :

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

1.5 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

  • Deep Learning

  • Docker

  • TensorFlow Serving

  • Tensorflow

  • model deployment

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction and Demo Deployment

  2. Load and Preprocess the Amazon Fine Foods Review Data

  3. Build Text Classification Model using Keras and TensorFlow Hub

  4. Define Training Procedure

  5. Train and Export Model as Protobuf

  6. Test Model

  7. TensorFlow Serving with Docker

  8. Setup a REST Client to Perform Model Predictions

  9. Setup a gRPC Client to Perform Model Predictions

  10. Versioning with TensorFlow Serving

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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Foire Aux Questions

En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

Aucun remboursement n'est disponible pour les Projets Guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

Aucune aide financière n'est disponible pour les Projets Guidés.

L'audit n'est pas disponible pour les Projets Guidés.

En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.