Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'utilisation des fonctionnalités avancées de TensorFlow est essentielle pour maximiser les performances et la flexibilité des modèles de Deep Learning dans des environnements de production. TensorFlow propose plusieurs outils et bibliothèques tels que TensorFlow Lite et TensorFlow Serving qui permettent de déployer des modèles sur des dispositifs mobiles et des serveurs, respectivement.
TensorFlow Lite est une version allégée de TensorFlow conçue pour les dispositifs mobiles et embarqués. Il permet de déployer des modèles de Machine Learning sur des appareils à ressources limitées. Voici quelques étapes critiques pour utiliser TensorFlow Lite :
Conversion du modèle : Le modèle TensorFlow doit d'abord être converti dans un format compatible avec TensorFlow Lite en utilisant le convertisseur TensorFlow Lite. ```python import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.fromsavedmodel('monmodele') tflitemodel = converter.convert() ``` 2. Optimisation : Avant le déploiement, des optimisations supplémentaires peuvent être appliquées, telles que la quantification, pour réduire la taille du modèle sans sacrifier la qualité des prédictions. 3. Déploiement : Le modèle quantifié peut être déployé sur une variété de périphériques comme des smartphones, microcontrôleurs, ou Raspberry Pi.
TensorFlow Serving est un système flexible et performant pour servir des modèles de ML en production. Cela permet une mise à jour rapide des modèles et une réponse rapide aux requêtes de prédiction. Voici comment utiliser TensorFlow Serving :
python
tf.savedmodel.save(model, 'cheminversexport')
bash
docker run p 8501:8501 mount type=bind,source=/cheminversexport,target=/models/monmodele e MODELNAME=monmodele t tensorflow/serving
bash
curl d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}' X POST http://localhost:8501/v1/models/monmodele:predict
En utilisant TensorFlow Lite et TensorFlow Serving, il est possible d'étendre les capacités des modèles de Deep Learning audelà du PC de développement. TensorFlow Lite offre une solution pour les dispositifs mobiles, tandis que TensorFlow Serving permet une mise en production rapide et flexible des modèles sur des serveurs. Ces outils optimisent l'efficacité et l'accessibilité des solutions de Machine Learning dans des environnements variés.