TensorFlow Serving集成Keras模型：Node.js与Docker生产部署实践

根据提供的文件信息，以下是详细的IT知识点说明： 标题：“Keras服务：使用tensorflow-serving和nodejs + docker将Keras模型投入生产” 知识点： 1. Keras框架：Keras是一个高层神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。它适用于快速实验，设计简单、模块化、可扩展的深度学习模型。 2. TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型服务器，专门用于将机器学习模型部署到生产环境。它可以支持多种类型的模型，包括TensorFlow模型。 3. gRPC：gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架，它基于HTTP/2协议传输。gRPC允许客户端与服务器进行通信，同时支持多种编程语言。 4. Docker：Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。 5. Node.js：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。它让JavaScript可以运行在服务器端，使得开发Web应用变得更为简单和高效。 6. C++：C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言，广泛应用于软件开发领域。C++能够创建高性能的应用程序，适合系统编程、游戏开发等场景。 7. 生产环境部署：生产环境是软件、硬件或IT服务正式运行的地方。生产环境部署意味着将开发完成的软件系统部署到正式运行的服务器或云平台，供终端用户使用。 描述中的知识点： 1. Keras到TensorFlow的转换：在本示例中，Keras模型被转换为TensorFlow格式以便使用TensorFlow Serving服务模型。 2. 自定义XOR模型：XOR（异或）模型是一个简单的神经网络模型，用于展示神经网络如何学习执行基本的逻辑运算。此处它被用来说明如何构建和训练一个Keras模型。 3. Python 2.7：Python 2.7是Python语言的最后一个2.x版本，常用于旧系统的维护和开发。尽管已不再维护，但在某些特定场景下仍有应用。 4. 使用Docker容器在C++服务器中通过gRPC提供服务：通过Docker容器化技术将训练好的模型打包，然后在C++服务器上通过gRPC协议提供模型服务，这允许客户端（如Node.js服务器）以简单的方式调用模型。 5. Nodejs服务器封装grpc API为HTTP POST端点：Nodejs服务器将gRPC API封装为HTTP POST请求，使得非gRPC客户端也能通过简单的HTTP POST请求与模型服务交互。 6. 面向生产环境的多模型服务：例如，高级多模型人脸检测（情感、性别检测）和使用Google BigQuery作为数据集的高级示例说明了模型服务在复杂场景中的应用。 7. 安装要求：文件中提到了一个准备脚本（prepare.sh），该脚本负责安装Python依赖，并构建Docker镜像。 8. 工作流程：文档中提到了使用Unix系统（特指Ubuntu 16.04 64bit）进行测试，说明了整个部署和工作流程的步骤。 9. Docker Compose：Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用YAML文件来配置应用程序的服务，然后使用一条命令创建并启动所有服务。 10. Node.js与TensorFlow Serving：展示了如何使用Node.js与TensorFlow Serving配合来将Keras模型部署到生产环境中，提供了HTTP接口进行模型的调用和预测。 标签中的知识点： - Node.js：用于构建和运行web服务。 - Python：被用作机器学习和深度学习模型的开发语言。 - Docker：用于构建、部署和运行应用程序的容器化平台。 - C++：可能用于编写更底层的服务或集成。 - TensorFlow：用于训练和部署深度学习模型。 - Network：涉及网络通信，此处指的是gRPC通信。 - Production：生产环境部署和运营。 - Keras：深度学习框架，用于开发神经网络模型。 - gRPC：用于不同服务之间的通信。 - Neuronal：涉及到神经网络的技术。 - Serving：模型服务和部署。 - C++Python：可能指的是在C++中调用Python代码，或反之。 压缩包子文件的文件名称列表：“keras-serving-master”表明这是一个包含了Keras服务相关代码和文档的主项目文件夹。