【文件属性】：
文件名称：tensorflow-tfserving-cloud-apache-kafka-streams:使用Apache Kafka，Kafka Streams和已部署到TF-Serving（Google Cloud ML Engine）的TensorFlow模型进行模型推断
文件大小：55.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-08 17:22:16
open-source google cloud kafka rest
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尚无工作代码
GCP示例：将TensorFlow模型部署到Google ML Engine以在Kubernetes上的Kafka Streams应用程序中实现交互
该项目包含一个演示，可使用Apache Kafka，Kafka Streams和使用 （在此示例中使用 ）部署的TensorFlow模型进行模型推理。 对于其他ML框架和Cloud Providers，这些概念非常相似，例如，您也可以使用Apache MXNet和。
TensorFlow服务（使用Google Cloud ML Engine）
博客文章“ ”很好地解释了如何将经过训练的TensorFlow模型导出和部署到TensorFlow Serving基础架构。 您可
【文件预览】：
tensorflow-tfserving-cloud-apache-kafka-streams-master
----census()
--------hptuning_config.yaml(564B)
--------requirements.txt(16B)
--------test.csv(241B)
--------customestimator()
--------data()
--------test.json(314B)
--------estimator()
--------README.md(12KB)
--------tensorflowcore()
--------sample.sh(2KB)
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----src()
--------main()
--------test()
----resources()
--------models()
----LICENSE(11KB)
----pictures()
--------TensorFlow_Images()
--------Model_Inference_Stream_Processing_vs_Request_Response.png(179KB)
----README.md(3KB)