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Serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving and Docker.
Create a web application with Flask to work as an interface to a served model.
In this 2-hour long project-based course, you will learn how to deploy TensorFlow models using TensorFlow Serving and Docker, and you will create a simple web application with Flask which will serve as an interface to get predictions from the served TensorFlow model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your Internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with (e.g. Python, Jupyter, and Tensorflow) pre-installed. Prerequisites: In order to be successful in this project, you should be familiar with Python, TensorFlow, Flask, and HTML. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Deep Learning
Machine Learning
Tensorflow
Flask
model deployment
Em um vÃdeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction
Getting Started with the Flask App
Index Template
TensorFlow Serving
Getting Predictions
Connecting to Model Server
Displaying the Results
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vÃdeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
por MB
10 de dez de 2020Excellent! I will rate this as the best rhyme project that I have done so far. The instructor does an excellent job in explaining all the parts.
por JL
26 de jun de 2020Time given for the virtual desktop is not enought if you actually type and try everything he does.
por RB
16 de jun de 2020Nice way to get started with model deployment with web app.
por VK
27 de mar de 2020Course itself is very good but Rhyme experience is terrible
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vÃdeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponÃveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domÃnio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponÃveis para projetos guiados. Consulte nossa polÃtica de reembolso completa.
Não há auxÃlio financeiro disponÃvel para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponÃvel para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nÃvel de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nÃvel dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponÃvel em uma área de trabalho na nuvem disponÃvel no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
