Schulungsübersicht

TensorFlow Serving Überblick

  • Was ist TensorFlow Serving?
  • Die TensorFlow Serving-Architektur
  • Serving-API und REST-Client-API

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren von Docker
  • Installieren von ModelServer mit Docker

TensorFlow Server-Schnellstart

  • Trainieren und Exportieren eines TensorFlow-Modells
  • Überwachung von Speichersystemen
  • Laden eines exportierten Modells
  • Aufbau eines TensorFlow ModelServers

Erweiterte Konfiguration

  • Schreiben einer Konfigurationsdatei
  • ModelServer-Konfiguration neu laden
  • Modelle konfigurieren
  • Arbeiten mit der Überwachungskonfiguration

Testen der Anwendung

  • Testen und Ausführen des Servers

Fehlersuche in der Anwendung

  • Behandlung von Fehlern

TensorFlow Betrieb mit Kubernetes

  • Ausführen in Docker-Containern
  • Bereitstellen von Serving-Clustern

Sichern der Anwendung

  • Verstecken von Daten

Fehlersuche

Zusammenfassung und Fazit

Voraussetzungen

  • Erfahrungen mit TensorFlow
  • Erfahrungen mit der Linux-Kommandozeile

Publikum

  • Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  7 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (2)

Kombinierte Kurse

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