Serving Tensorflow Models with a REST API

4.2
13件の評価
提供:
Coursera Project Network
1,585人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Create and save Tensorflow models as servable objects

Integrate custom functions into servables

Serve TF servables using conforming to REST

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this project-based course, you will learn step-by-step procedures for serving Tensorflow models with a RESTful API. We will learn to save a Tensorflow object as a servable, deploy servables in Docker containers, as well as how to test our API endpoints and optimize our API response time. I would encourage learners to experiment with the tools and methods discussed in this course. The learner is highly encouraged to experiment beyond the scope of the course. 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.

あなたが開発するスキル

Web ApplicationPython ProgrammingTensorflowRepresentational State Transfer (REST)model optimization

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Define basic terminology

  2. Saving our model in the SavedModel format

  3. Serving the Model: Server Side

  4. Serving the Model: Client Requests

  5. Using Docker for serving

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。