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tessy 编译环境配置

时间: 2024-08-23 09:01:12 浏览: 110

Tessy通常是指TensorFlow Serving的别名，它是一个用于部署和管理机器学习模型的服务框架，特别是深度学习模型。如果你想要配置Tessy编译环境，主要步骤如下： 1. **安装依赖**：首先需要安装Python和必要的库，如TensorFlow、gRPC和Protobuf等。你可以通过pip命令安装它们： ```bash pip install tensorflow grpcio protobuf ``` 2. **构建TensorFlow Serving**：从TensorFlow官方GitHub仓库克隆源码，并编译： ```bash git clone https://github.com/tensorflow/serving.git cd serving bazel build -c opt //tensorflow_serving:tensorflow_model_server ``` 3. **设置环境变量**：将编译后的模型服务器二进制文件添加到系统路径中，比如`$HOME/bin`： ```bash sudo cp bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server $HOME/bin ``` 4. **配置服务**：创建一个配置文件，例如`model_config.json`，指定模型的目录和其他详细信息。 5. **启动服务**：最后，使用`tensorflow_model_server`启动服务，提供配置文件作为参数： ```bash $HOME/bin/tensorflow_model_server --port=8501 --model_config=model_config.json ```

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