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机器学习PAI部署到tensorflow serving上面,下面这个问题怎么解决?

机器学习PAI部署到tensorflow serving上面,需要自己组装物品特征作为input 然后请求tf serving,好像没有看见如何设置只导出具体某些字段7ede4c1d7adc0497b3e151d1ecdb5c2c.jpg 就是训练的时候有用户的和物品的特征请求时只需要用户的input,还是说这样的话要给物品的input设置为空之类的?

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冰激凌甜筒 2023-04-25 17:18:30 330 0
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  • 参考文档https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/predict/input_output.html 看一下你的模型的输入,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2023-04-25 19:36:24
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  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    根据我所搜索到的互联网知识,TensorFlow Serving 支持通过 SavedModel 或者 Session Bundle 的方式导出模型。在导出模型时,您可以指定要导出的输入和输出字段,也可以设置默认的输入和输出字段,以便在服务请求时自动填充这些字段。

    具体来说,如果您想要导出指定的输入和输出字段,可以在创建 SavedModel 或者 Session Bundle 时使用 signature_def_map 参数,并指定各个 SignatureDef 的输入和输出参数。例如,在以下代码中,我们定义了一个名为 predict 的 SignatureDef,并将其中包括的输入和输出字段分别命名为 input_x 和 output_y。

    2023-04-25 18:08:19
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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