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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.
Deep Learning
Docker
TensorFlow Serving
Tensorflow
model deployment
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
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
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
