Serving что это за программа

Процесс Antimalware Service Executable грузит систему Windows 10? Как исправить

Процесс Antimalware Service Executable играет важную роль в работе встроенного в Windows 10 антивируса «Защитник Windows». Однако, данный процесс известен в негативном ключе за повышенное потребление ресурсов процессора и замедление производительности

Если вы используете Защитник Windows в Windows 10 и заметили высокую нагрузку на процессор на протяжении нехарактерно длительного периода времени, то знайте, что данную ситуацию можно исправить.

В данной статье мы привели несколько простых шагов, которые позволят предотвратить повышенное потребление системных ресурсов со стороны Antimalware Service Executable и оптимизировать работу данной службы.

Для чего нужен процесс msmpeng.exe или Antimalware Service Executable?

Если вы используете Защитник Windows в качестве основной антивирусной защиты, то открыв Диспетчер задач (Ctrl+Shift +Esc) на вкладке “Процессы” вы обнаружите процесс под названием Antimalware Service Executable и соответствующий файл MsMpEng.exe.

Notion: для чего он нужен / сравнение Notion с Google Docs, Evernote, Trello — урок 1

Данный процесс позволяет Защитнику Windows выполнять мониторинг компьютера на предмет угроз и обеспечивать защиту от вредоносных объектов и кибератак в режиме реального времени. С другой стороны, именно данный процесс может стать причиной несоразмерно большой нагрузки на процессор.

Еще одна функция Защитника Windows, которая может приводить к снижению быстродействия системы — это полная проверка, во время нее анализируются все файлы на вашем компьютере. Для выполнения полной проверки активно требуется процессорная мощность, и в ряде случаев данный процесс может использовать все доступные ресурсы системы. Все это приводит к зависаниям, задержкам, потери отзывчивости и другим нарушениям работоспособности системы.

Конечно, все антивирусные программы потребляют некоторое количество системных ресурсов, но Защитник Windows в этом плане отличается особой «прожорливостью». Стандартный антивирус Windows 10 может потреблять излишнее количество процессорной мощности на протяжении длительного времени и инициировать полную проверку компьютера, даже когда вы встаете с утра и пытаетесь быстренько проверить почту или новости на веб-сайте.

Хотя данное поведение Защитника Windows действительно раздражает, очень важно, чтобы вы не отключали его полностью, не установив предварительно альтернативное антивирусное решение. В конечном итоге, именно Защитник Windows пытается встать на пути между вами и киберпреступниками. Просто позвольте программе безопасности выполнять свои задачи, а затем выполните данные шаги, чтобы предотвратить потенциальные проблемы:

Шаг 1. Измените расписание проверок Защитника Windows

В большинстве случаев высокое потребление оперативной памяти процессом Antimalware Service Executable связано именно с проведением полного сканирования системы. Рекомендуется запланировать проверки таким образом, чтобы вероятность почувствовать потерю процессорной мощности была минимальной.

• В поиске Windows введите Планировщик заданий, выберите появившийся результат.

• В левой навигационной панели выберите пункт “Библиотека планировщика заданий”. Продолжайте раскрывать папки и перейдите по пути:

Microsoft/Windows/Windows Defender

• Дважды щелкните по записи Windows Defender Scheduled Scan в центральной панели.
• Выберите вкладку “Условия”, уберите все галочки и нажмите ОК. Это действие позволит отменить все настройки сканирований по расписанию.

• Для защиты вашего компьютера нужно запланировать новые заданий проверки, которые должны оказывать минимальное воздействие на производительность системы. Для этого дважды щелкните “Windows Defender Scheduled Scan”, выберите вкладку “Триггеры” и нажмите кнопку “Создать..”.
• Создайте новое расписание задания, которое подходит под ваши потребности, соблюдая баланс между защитой и производительностью системы. В общем случае рекомендуется создать еженедельные проверки в то время, когда вероятность использования вами компьютера минимальна.
• Повторите данные шаги для остальных трех служб по тому же пути: Windows Defender Cache Maintenance, Windows Defender Cleanup, Windows Defender Verification.

Шаг 2. Добавьте Antimalware Service Executable в список исключений Защитника Windows

Во время своих проверок, Защитник Windows проверяет абсолютно все файлы на компьютере, в том числе файлы самого антивируса. Это приводит к некоторым необычным взаимодействиям и становится причиной зависания системы. Чтобы предотвратить подобные ситуации, вы можете дать Защитнику Windows инструкцию исключить собственные файлы из графика полного сканирования системы.

• Нажмите Ctrl + Shift + Esc , чтобы открыть Диспетчер Задач.
• В списке процессов выберите Antimalware Service Executable. Щелкните правой кнопкой мыши по процессу и выберите пункт “Открыть расположение файла”.
• В адресной строке, вы увидите полный путь до исполняемого файла Antimalware Service Executable. Выберите адресную строку в Проводнике Windows и скопируйте полный путь.

• В поиске Windows введите Безопасность Windows (или “Центр безопасности Защитника Windows” для Windows 10 ниже версии 1809) и выберите верхний результат для запуска одноименной программы.

• Выберите “Защита от вирусов и угроз”, затем перейдите в “Параметры защиты от вирусов и угроз > Управление настройками”.

• Прокрутите до секции “Исключения” и кликните по ссылке “Добавление или удаление исключений”. В следующем окне выберите “Добавить исключение”, выберите пункт “Папка” и в адресную строку вставьте полный путь до папки с исполняемым файлом Antimalware Service Executable (MsMpEng.exe). Затем нажмите “Выбор папки” и папка теперь будет исключена из сканирования.

Шаг 3. Отключите Защитник Windows

Если первые два шага не помогли устранить проблему, то стоит рассмотреть полное отключение Защитника Windows. Обратите внимание, что в этом случае вы остаетесь уязвимы к различным видам атак, поэтому критически важно установить замещающий продукт перед удалением Защитника Windows.

• Нажмите клавиши Win + R , чтобы запустить диалоговое окно “Выполнить”.
• Введите regedit и нажмите ОК, чтобы открыть редактор системного реестра.
• В панели навигации выберите папки, чтобы перейти по пути:

HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREPoliciesMicrosoftWindows Defender

• Если по данному пути уже имеется ключ “DisableAntiSpyware”, то кликните по нему и установите значение “1”.
• Если по данному пути отсутствует ключ DisableAntiSpyware, то нужно создать его вручную. Щелкните правой кнопкой мыши по основной панели редактора и выберите Создать > Параметр DWORD (32 бита).
• Назовите данный ключ реестра DisableAntiSpyware и установите значение “1”.

Шаг 4. Проверьте систему на вредоносные заражения

Существует вероятность, что высокая активность Защитника Windows связана с заражением системы вирусами и другими видами вредоносного ПО. Запустите полную проверку системы, используя сторонний антивирусный сканер, например Dr.Web CureIt!, Malwarebytes Free или Emsisoft Emergency Kit. Независимое сканирование поможет выявить установленные в системе вредоносные приложения, удаление которых позволит вернуть высокое быстродействие системе.

Защитник Windows — это очень полезный инструмент безопасности, особенно учитывая тот факт, что он поставляется бесплатно с операционной системой. Побочным эффектом его работы может стать серьезное замедление производительности ПК. Используя приведенные в данном руководстве инструкции, вы сможете оптимизировать работу Antimalware Service Executable и восстановить высокую скорость работы системы.

Источник: www.comss.ru

Удаление Serving-Sys Cookie: Удалите Serving-Sys Cookie Навсегда

Что такое Serving-Sys Cookie

Скачать утилиту для удаления Serving-Sys Cookie

Удалить Serving-Sys Cookie вручную

Получить проффесиональную тех поддержку

Читать комментарии

Описание угрозы

Имя исполняемого файла:

Serving-Sys Cookie

Cookies

Win32 (Windows XP, Windows Vista, Windows Seven, Windows 8)

Метод заражения Serving-Sys Cookie

Serving-Sys Cookie копирует свои файл(ы) на ваш жёсткий диск. Типичное имя файла (*).(*). Потом он создаёт ключ автозагрузки в реестре с именем Serving-Sys Cookie и значением (*).(*). Вы также можете найти его в списке процессов с именем (*).(*) или Serving-Sys Cookie.

Если у вас есть дополнительные вопросы касательно Serving-Sys Cookie, пожалуйста, заполните эту форму и мы вскоре свяжемся с вами.

Скачать утилиту для удаления

Скачайте эту программу и удалите Serving-Sys Cookie and (*).(*) (закачка начнется автоматически):

* SpyHunter был разработан американской компанией EnigmaSoftware и способен удалить удалить Serving-Sys Cookie в автоматическом режиме. Программа тестировалась на Windows XP, Windows Vista, Windows 7 и Windows 8.

Функции

Удаляет все файлы, созданные Serving-Sys Cookie.

Удаляет все записи реестра, созданные Serving-Sys Cookie.

Программа способна защищать файлы и настройки от вредоносного кода.

Программа может исправить проблемы с браузером и защищает настройки браузера.

Удаление гарантированно — если не справился SpyHunter предоставляется бесплатная поддержка.

Антивирусная поддержка в режиме 24/7 входит в комплект поставки.

Скачайте утилиту для удаления Serving-Sys Cookie от российской компании Security Stronghold

Если вы не уверены какие файлы удалять, используйте нашу программу Утилиту для удаления Serving-Sys Cookie.. Утилита для удаления Serving-Sys Cookie найдет и полностью удалит Serving-Sys Cookie и все проблемы связанные с вирусом Serving-Sys Cookie. Быстрая, легкая в использовании утилита для удаления Serving-Sys Cookie защитит ваш компьютер от угрозы Serving-Sys Cookie которая вредит вашему компьютеру и нарушает вашу частную жизнь. Утилита для удаления Serving-Sys Cookie сканирует ваши жесткие диски и реестр и удаляет любое проявление Serving-Sys Cookie. Обычное антивирусное ПО бессильно против вредоносных таких программ, как Serving-Sys Cookie. Скачать эту упрощенное средство удаления специально разработанное для решения проблем с Serving-Sys Cookie и (*).(*) (закачка начнется автоматически):

Функции

Удаляет все файлы, созданные Serving-Sys Cookie.

Удаляет все записи реестра, созданные Serving-Sys Cookie.

Программа может исправить проблемы с браузером.

Иммунизирует систему.

Удаление гарантированно — если Утилита не справилась предоставляется бесплатная поддержка.

Антивирусная поддержка в режиме 24/7 через систему GoToAssist входит в комплект поставки.

Наша служба поддержки готова решить вашу проблему с Serving-Sys Cookie и удалить Serving-Sys Cookie прямо сейчас!

Оставьте подробное описание вашей проблемы с Serving-Sys Cookie в разделе Техническая поддержка. Наша служба поддержки свяжется с вами и предоставит вам пошаговое решение проблемы с Serving-Sys Cookie. Пожалуйста, опишите вашу проблему как можно точнее. Это поможет нам предоставит вам наиболее эффективный метод удаления Serving-Sys Cookie.

Как удалить Serving-Sys Cookie вручную

Эта проблема может быть решена вручную, путём удаления ключей реестра и файлов связанных с Serving-Sys Cookie, удалением его из списка автозагрузки и де-регистрацией всех связанных DLL файлов. Кроме того, отсутствующие DLL файлы должны быть восстановлены из дистрибутива ОС если они были повреждены Serving-Sys Cookie.

Чтобы избавиться от Serving-Sys Cookie, вам необходимо:

1. Завершить следующие процессы и удалить соответствующие файлы:

Предупреждение: вам необходимо удалить только файлы, контольные суммы которых, находятся в списке вредоносных. В вашей системе могут быть нужные файлы с такими же именами. Мы рекомендуем использовать Утилиту для удаления Serving-Sys Cookie для безопасного решения проблемы.

2. Удалите следующие папки:

3. Удалите следующие ключи иили значения ключей реестра:

Предупреждение: Если указаны значения ключей реестра, вы должны удалить только указанные значения и оставить сами ключи нетронутыми. Мы рекомендуем использовать Утилиту для удаления Serving-Sys Cookie для безопасного решения проблемы.

Как предотвратить заражение рекламным ПО? Мы рекомендуем использовать Adguard:

4. Сбросить настройки браузеров

Serving-Sys Cookie иногда может влиять на настройки вашего браузера, например подменять поиск и домашнюю страницу. Мы рекомендуем вам использовать бесплатную функцию «Сбросить настройки браузеров» в «Инструментах» в программе Spyhunter Remediation Tool для сброса настроек всех браузеров разом. Учтите, что перед этим вам надо удалить все файлы, папки и ключи реестра принадлежащие Serving-Sys Cookie. Для сброса настроек браузеров вручную используйте данную инструкцию:

Для Internet Explorer

• Если вы используете Windows XP, кликните Пуск, и Открыть. Введите следующее в поле Открыть без кавычек и нажмите Enter: «inetcpl.cpl».
• Если вы используете Windows 7 или Windows Vista, кликните Пуск. Введите следующее в поле Искать без кавычек и нажмите Enter: «inetcpl.cpl».
• Выберите вкладку Дополнительно
• Под Сброс параметров браузера Internet Explorer, кликните Сброс. И нажмите Сброс ещё раз в открывшемся окне.
• Выберите галочку Удалить личные настройки для удаления истории, восстановления поиска и домашней страницы.
• После того как Internet Explorer завершит сброс, кликните Закрыть в диалоговом окне.

Предупреждение: В случае если это не сработает используйте бесплатную опцию Сбросить настройки браузеров в Инструменты в программе Spyhunter Remediation Tool.

Для Google Chrome

• Найдите папку установки Google Chrome по адресу: C:Users»имя пользователя»AppDataLocalGoogleChromeApplicationUser Data.
• В папке User Data, найдите файл Default и переименуйте его в DefaultBackup.
• Запустите Google Chrome и будет создан новый файл Default.
• Настройки Google Chrome сброшены

Предупреждение: В случае если это не сработает используйте бесплатную опцию Сбросить настройки браузеров в Инструменты в программе Spyhunter Remediation Tool.

Для Mozilla Firefox

• Откройте Firefox
• В меню выберите Помощь >Информация для решения проблем.
• Кликните кнопку Сбросить Firefox.
• После того, как Firefox завершит, он покажет окно и создаст папку на рабочем столе. Нажмите Завершить.

Предупреждение: Так вы потеряте выши пароли! Рекомендуем использовать бесплатную опцию Сбросить настройки браузеров в Инструменты в программе Spyhunter Remediation Tool.

Источник: www.securitystronghold.com

Делаем сервис по распознаванию изображений с помощью TensorFlow Serving

Всегда наступает то самое время, когда обученную модель нужно выпускать в production. Для этого часто приходится писать велосипеды в виде оберток библиотек машинного обучения. Но если Ваша модель реализована на Tensorflow, то у меня для Вас хорошая новость — велосипед писать не придется, т.к. можно использовать Tensorflow Serving.

В данной статье мы рассмотрим как использовать Tensorflow Serving для быстрого создания производительного сервиса по распознаванию изображений.

Tensorflow Serving — система для развертывания Tensorflow-моделей с такими возможностями как:

• автоматический батчинг;
• горячая замена моделей и версионирование;
• возможность обработки параллельных запросов.

Дополнительным плюсом является возможность перегнать модель из Keras в Tensorflow-модель и задеплоить через Serving (если конечно в Keras используется Tensorflow бэкенд).

Как работает Tensorflow Serving

Основной частью Tensorflow Serving является сервер моделей (Model Server).

Рассмотрим схему работы сервера моделей. После запуска сервер моделей загружает модель из пути, указанном при запуске, и начинает слушать указанный порт. Сервер общается с клиентами через вызовы удаленных процедур, используя библиотеку gRPC. Это позволяет создать клиентское приложение на любом языке, поддерживающем gRPC.

Если сервер моделей получает запрос, то он может выполнить следующие действия:

• Запустить выполнение модели для этого запроса.
• Объединить несколько запросов в батч и провести вычисление для всего батча, если соответствующая опция (флаг —enable_batching ) активирована при запуске. Обработка батчами является более эффективной (особенно на GPU), поэтому эта функция позволяет увеличить количество обрабатываемых запросов на единицу времени.
• Поставить запрос в очередь, если на текущий момент вычислительные ресурсы заняты.

Как уже было упомянуто ранее Tensorflow Serving поддерживает горячую замену моделей. Сервер моделей постоянно сканирует указанный при запуске путь на наличии новых моделей и при нахождение новой версии автоматически загружает эту версию. Это позволяет выкладывать новые версии моделей без необходимости остановки сервера моделей.

Таким образом, Tensorflow Serving имеет достаточный функционал для полноценной работы в production. Поэтому использование таких подходов, как создание собственной обертки над моделью, выглядит неоправданно, т.к. Tensorflow Serving предлагает те же возможности и даже больше без необходимости писать и поддерживать самописные решения.

Установка

Сборка Tensorflow Serving наверное самая сложная часть использования этого инструмента. В принципе ничего сложно нет, но есть несколько подводных граблей. Именно про них я и расскажу в этом разделе.

Для сборки используется система сборки bazel.

Установка Tensorflow Serving описана на официальном сайте https://tensorflow.github.io/serving/setup. Я не буду расписывать подробно каждый шаг, а расскажу о проблемах, которые могут возникнуть при выполнении установки.

Со всеми шагами до конфигурации Tensorflow ( ./configure ) не должно возникнуть проблем.

При конфигурации Tensorflow почти для всех параметров можно оставлять дефолтные значения. Но если вы выберете установку с CUDA, то конфигуратор спросит версию cuDNN. Надо вводить полную версию cuDNN (в моем случае 5.1.5).

Доходим до сборки ( bazel build tensorflow_serving/. ).

Для начала надо определить какие оптимизации доступны вашему процессору и указать их при сборке, т.к. bazel не может распознать их автоматически.
Таким образом, команда сборки усложняется до следующей:

bazel build -c opt —copt=-mavx —copt=-mavx2 —copt=-mfma —copt=-mfpmath=both —copt=-msse4.2 tensorflow_serving/.

Проверьте, что все эти оптимизации доступны вашему процессору. У меня процессор не поддерживает AVX2 и FMA поэтому я собирал следующей командой:

bazel build -c opt —copt=-mavx —copt=-mfpmath=both —copt=-msse4.2 tensorflow_serving/.

По дефолту сборка Tensorflow потребляет много памяти, поэтому если у Вас ее не слишком много, то надо ограничить потребление ресурсов. Сделать это можно следующим флагом —local_resources availableRAM,availableCPU,availableIO (RAM in MB, CPU in cores, available I/O (1.0 being average workstation), например, —local_resources 2048,.5,1.0 ).

Если вы хотите собрать Tensorflow Serving с поддержкой GPU, то надо добавить флаг —config=cuda . Получится примерно такая команда.

bazel build -c opt —copt=-mavx —copt=-mfpmath=both —copt=-msse4.2 —config=cuda tensorflow_serving/.

При сборке может возникнуть следующая ошибка.

Текст ошибки

Еще может появиться следующая ошибка.

Текст ошибки

Чтобы ее исправить надо удалить префикс /external/nccl_archive в строчке #include «external/nccl_archive/src/nccl.h» в следующих файлах:
tensorflow/tensorflow/contrib/nccl/kernels/nccl_ops.cc tensorflow/tensorflow/contrib/nccl/kernels/nccl_manager.h

Ура! Собрали наконец!

Экспорт модели

Экспорт модели из Tensorflow подробно описан на https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic в разделе «Train And Export TensorFlow Model».

Для экспорта используется класс SavedModelBuilder . Я же использую Keras для тренировки Tensorflow-моделей, т.ч. я опишу процесс экспорта модели из Keras в Serving с помощью этого модуля.

Код экспорта ResNet-50, обученного на ImageNet.

import os import tensorflow as tf from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter import keras.backend as K # устанавливаем режим в test time. K.set_learning_phase(0) # создаем модель и загружаем веса model = ResNet50(weights=’imagenet’) sess = K.get_session() # задаем путь сохранения модели и версию модели export_path_base = ‘./model’ export_version = 1 export_path = os.path.join( tf.compat.as_bytes(export_path_base), tf.compat.as_bytes(str(export_version))) print(‘Exporting trained model to’, export_path) builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path) # создаем входы и выходы из тензоров model_input = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.input) model_output = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.output) # создаем сигнатуру для предсказания, в которой устанавливаем входы и выходы модели prediction_signature = ( tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def( inputs=, outputs=, method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)) # добавляем сигнатуры к SavedModelBuilder legacy_init_op = tf.group(tf.tables_initializer(), name=’legacy_init_op’) builder.add_meta_graph_and_variables( sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], signature_def_map=< ‘predict’: prediction_signature, >, legacy_init_op=legacy_init_op) builder.save()

Вместо ‘images’ и ‘scores’ при установке входов и выходов можно указать любые названия. Эти названия будут использоваться далее.

Если модель имеет несколько входов и/или выходов, то нужно указать это в tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def . Для этого нужно использовать model.inputs и model.outputs . Тогда код установки входов и выходов будет выглядеть следующим образом:

# создаем входы и выходы из тензоров model_input = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.inputs[0]) model_output = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.outputs[0]) model_aux_input = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.inputs[1]) model_aux_output = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(model.outputs[1]) # создаем сигнатуру для предсказания prediction_signature = ( tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def( inputs=, outputs=, method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME))

Еще стоит заметить, что в signature_def_map указываются все доступные методы (сигнатуры), которых может быть больше чем 1. В примере выше добавлен только один метод — predict . Название метода будет использоваться позже.

Запуск сервера моделей

Запуск сервера моделей осуществляется следующей командой:

./bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server —enable_batching —port=9001 —model_name=resnet50 —model_base_path=/home/movchan/ml/serving_post/model

Рассмотрим, что означают флаги в данной команде.

• enable_batching — флаг активации автоматического батчинга, позволяет Tensorflow Serving объединять запросы в батчи для более эффективной обработки.
• port — порт, который модель будет прослушивать.
• model_name — имя модели (будет использоваться далее).
• model_base_path — путь до модели (туда, куда вы ее сохранили на предыдущем шаге).

Использование Tensorflow Serving из python

Для начала поставим пакет grpcio через pip.

sudo pip3 install grpcio

Вообще по туториалу на официальном сайте предлагается собирать python-скрипты через bazel. Но мне эта идея не нравится, т.ч. я нашел другой способ.

Для использования python API можно скопировать (сделать софтлинк) директорию bazel-bin/tensorflow_serving/example/inception_client.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving . Там содержится все необходимое для работы python API. Я обычно просто копирую в директорию, в которой лежит скрипт, использующий это API.

Рассмотрим пример использования python API.

import numpy as np from grpc.beta import implementations from tensorflow_serving.apis import predict_pb2 from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2 # Создаем канал и заглушку для запроса к Serving host = ‘127.0.0.1’ port = 9001 channel = implementations.insecure_channel(host, port) stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel) # Создаем запрос request = predict_pb2.PredictRequest() # Указываем имя модели, которое было указано при запуске сервера (флаг model_name) request.model_spec.name = ‘resnet50’ # Указываем имя метода, которое было указано при экспорте модели (см. signature_def_map). request.model_spec.signature_name = ‘predict’ # Копируем входные данные. Названия входов такие же как при экспорте модели. request.inputs[‘images’].CopyFrom( tf.contrib.util.make_tensor_proto(image, shape=image.shape)) # Выполняем запрос.

Второй параметр — timeout. result = stub.Predict(request, 10.0) # Извлекаем результаты. Названия выходов такие же как при экспорте модели. prediction = np.array(result.outputs[‘scores’].float_val)
Полный код примера использования python API
import time import sys import tensorflow as tf import numpy as np from grpc.beta import implementations from tensorflow_serving.apis import predict_pb2 from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions def preprocess_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x def get_prediction(host, port, img_path): image = preprocess_image(img_path) start_time = time.time() channel = implementations.insecure_channel(host, port) stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel) request = predict_pb2.PredictRequest() request.model_spec.name = ‘resnet50’ request.model_spec.signature_name = ‘predict’ request.inputs[‘images’].CopyFrom( tf.contrib.util.make_tensor_proto(image, shape=image.shape)) result = stub.Predict(request, 10.0) prediction = np.array(result.outputs[‘scores’].float_val) return prediction, (time.time()-start_time)*1000. if __name__ == «__main__»: if len(sys.argv) != 4: print (‘usage: serving_test.py ‘) print (‘example: serving_test.py 127.0.0.1 9001 ~/elephant.jpg’) exit() host = sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) img_path = sys.argv[3] for i in range(10): prediction, elapsed_time = get_prediction(host, port, img_path) if i == 0: print(‘Predicted:’, decode_predictions(np.atleast_2d(prediction), top=3)[0]) print(‘Elapsed time:’, elapsed_time, ‘ms’)

Сравним скорость работы Tensorflow Serving c Keras-версией.

Код на Keras

import sys import time from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np def preprocess_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x def get_prediction(model, img_path): image = preprocess_image(img_path) start_time = time.time() prediction = model.predict(image) return prediction, (time.time()-start_time)*1000. if __name__ == «__main__»: if len(sys.argv) != 2: print (‘usage: keras_test.py ‘) print (‘example: keras_test.py ~/elephant.jpg’) exit() img_path = sys.argv[1] model = ResNet50(weights=’imagenet’) for i in range(10): prediction, elapsed_time = get_prediction(model, img_path) if i == 0: print(‘Predicted:’, decode_predictions(np.atleast_2d(prediction), top=3)[0]) print(‘Elapsed time:’, elapsed_time, ‘ms’)

Все замеры производились на CPU.

Для тестирования возьмем эту фотографию кота с Pexels.com, которую я нашел через https://everypixel.com.

Predicted: [(‘n02127052’, ‘lynx’, 0.59509182), (‘n02128385’, ‘leopard’, 0.050437182), (‘n02123159’, ‘tiger_cat’, 0.049577814)] Elapsed time: 419.47126388549805 ms Elapsed time: 125.33354759216309 ms Elapsed time: 122.70569801330566 ms Elapsed time: 122.8172779083252 ms Elapsed time: 122.3604679107666 ms Elapsed time: 116.24360084533691 ms Elapsed time: 116.51420593261719 ms Elapsed time: 113.5416030883789 ms Elapsed time: 112.34736442565918 ms Elapsed time: 110.09907722473145 ms
Predicted: [(‘n02127052’, ‘lynx’, 0.59509176015853882), (‘n02128385’, ‘leopard’, 0.050437178462743759), (‘n02123159’, ‘tiger_cat’, 0.049577809870243073)] Elapsed time: 117.71702766418457 ms Elapsed time: 75.67715644836426 ms Elapsed time: 72.94225692749023 ms Elapsed time: 71.62714004516602 ms Elapsed time: 71.4271068572998 ms Elapsed time: 74.54872131347656 ms Elapsed time: 70.8014965057373 ms Elapsed time: 70.94025611877441 ms Elapsed time: 70.58024406433105 ms Elapsed time: 68.82333755493164 ms

Как видно, Serving работает даже быстрее, чем версия на Keras. Это будет еще заметнее при большом количестве запросов.

Реализация REST API к Tensorflow Serving через Flask

Сначала установим Flask.

sudo pip3 install flask

Полный код REST-сервиса

Протестируем сервис. Отправим запрос через curl.

Получаем ответ следующего вида.

[ [ «n02127052», «lynx», 0.5950918197631836 ], [ «n02128385», «leopard», 0.05043718218803406 ], [ «n02123159», «tiger_cat», 0.04957781359553337 ] ]

Замечательно! Оно работает!

Заключение

В данной статье мы рассмотрели как можно использовать Tensorflow Serving для деплоймента моделей в production. Также рассмотрели как можно реализовать простой REST-сервис на Flask, обращающийся к серверу моделей.

Источник: habr.com

Сервировка моделей (model serving)

Сервировка моделей (model serving) заставляет ещё раз внимательно поглядеть на происходящее в интеллект-стеке:
— в deep learning озаботились выдачей моделей внешним потребителям
— в GPU неминуемо создание чего-то типа «многозадачной и многопользовательской операционной системы для GPU».
— в системное мышление нужно срочно добавлять работу с коннективистскими моделями, вплоть до заимствования терминологии

Пикантность ситуации задаёт то, что в deep learning для сервировки моделей набирают силу serverless architectures (коротко в https://martinfowler.com/bliki/Serverless.html и более глубоко в https://martinfowler.com/articles/serverless.html). Так что по факту речь идёт о serverless model serving (мне это напомнает ещё один такой же странный термин про model-free learning и результирующим model-free models).

Термины были известны давно, но всплеск использования терминологии пришёл от сотрудников Amazon, которые занялись проблемой в октябре-ноябре 2017 — использование Lambda на AWS для нейронных сеток. Вот «Serving deep learning models in a serverless platform» (октябрь 2017, апдейт февраль 2018), https://arxiv.org/abs/1710.08460. Вот пример типичной работы октября 2017, Serving PyTorch Models on AWS Lambda with Caffe2 Эра глубокой нейроэволюции, с 2017г» https://ailev.livejournal.com/1395639.html). Рецепт один и тот же: сначала сажаем вычисления на GPU уж как можем, а потом оптимизируем эту посадку: подхакиваем весь технологический стек, чтобы он лучше учитывал особенность аппаратуры самого нижнего уровня. Результат: на одной видеокарточке NVIDIA обучается сразу множество моделей. Всё это уже в opensource.
— Nv-Wavenet, отданная NVIDIA в open source reference implementation of a CUDA-enabled autoregressive WaveNet inference engine, https://devblogs.nvidia.com/nv-wavenet-gpu-speech-synthesis/. Результат — речь с частотой дискретизации 24kHz может одновременно (партией, batch) генерироваться в одном GPU на 26 моделях. Это работа такого же типа, что и по предыдущей ссылке на разгон нейроэволюции: просто адаптация к нижележащему аппаратному уровню.

Так что оптимизирующая компиляция моделей для эффективного исполнения на GPU с последующей сервировкой этих моделей для исполнения по внешним вызовам — это текущий мейнстрим, открывающий дорогу результатам коннекционистского моделирования к потребителям. Текущая архитектурная задача программной инженерии — эффективная инфраструктура как по компиляции нескольких моделей в GPU, так и по сервировке этих моделей по индивидуальным запросам. Это нетривиально сделать (по факту, речь идёт об операционной системе для GPU — или как сейчас бы сказали, «системы виртуализации GPU»), но без этого никуда.

Системный подход — это прежде всего работа с разнородными моделями. Чтобы из дисциплины он стал практикой, нужно поддержать его инструментарием. Инструмент системного мыслителя — это моделер, и чаще всего это связывалось с «классическими» системными моделями:
— системная динамика, system dynamics (упрощённый язык моделирования систем, в которых много откликов/feedbacks с задержками — а соответствующие дифуры решает компьютер), https://en.wikipedia.org/wiki/System_dynamics.
— системное моделирование как имитационное моделирование (simulation) мультифизики на акаузальных языках вроде Modelica (http://modelica.org/). Мультифизика это и есть «системность»: множество разных моделей одной системы, все модели работают взаимосвязанно.

Акаузальность означает, что каждая разная «физика» (и прочие view) на систему моделируются своим набором дифуров, а компьютер решает получающуюся систему дифуров. Тем самым в моделях возможны модули, в которых разрабатываются отдельные «физики» (электрические, механические модели как системы дифуров), и полную мульти-модель из всех систем дифуров сделает компьютер. Ограничение системной динамики на виды дифуров тут снято, появился полнотьюринговый универсальный язык моделирования, который включает в себя работу со временем — важнейшее свойство для системного моделирования. Этот подход продолжает развиваться в направлении как отказа от Modelica и постепенному переходу к программированию на обычных расширяемых языках программирования — Julia (https://ailev.livejournal.com/1366789.html), так и наоборот — использованию «системных моделей» на Modelica из обычного языка, например Wolfram (с версии 11.3, см. раздел «системное моделирование» в https://habr.com/company/wolfram/blog/353972/). Первый подход снимает ограничение по языку, второй подход позволяет использовать множество уже наработанных в Modelica инженерных/физических библиотек.
— моделирование MBSE, которое сводится к архитектурному моделированию на языках прежде всего SysML и AADL, а далее Capella и даже ArchiMate 3.0 (https://ailev.livejournal.com/1422923.html). Чтобы не держать основные архитектурные решения в голове, их оформляют как графические или текстовые (AADL имеет штатное текстовое представление, не только графическое!) модели. Правда, в отличие от системной динамики и системного моделирования на Modelica, эти модели нельзя передать на исполнение — их нельзя сервировать (model serving). Много лет разговоры про «исполняемые архитектуры» остаются разговорами, а хотелки — хотелками.

Вот эта сервировка моделей, которая недоступна для моделей MBSE и является предметом бурного развития на ещё одном сорте моделей — коннективистских моделей из deep learning. В отличие от «системных моделей» любого сорта их не разрабатывают/программируют/составляют/моделируют, а их «выучивают» (train). А затем их задействуют в выводе (inference).

Для обеспечения запросов к модели её нужно засунуть в какой-то сервер (server), чтобы она смогла выдать полезное поведение на внешнем интерфейсе — это и есть «сервировка модели», буквально «подача на блюдечке с голубой каёмочкой». Как написано в Oxford dictionary, serving — a quantity of food suitable for or served to one person. И хотя в model serving явно отглагольное существительное, обозначающее обёртку модели в какой-то сервер, все эти значения связаны: одно вычисление с моделью может быть отгружено/сервировано для кого-то одного запросившего это вычисление.

Источник: ailev.livejournal.com

Serving-sys.ru не работает сегодня декабрь 2022?

Не открывается, не грузится, не доступен, лежит или глючит?

Что не работает?

Самые частые проблемы Serving-sys.ru

Что делать, если сайт SERVING-SYS.RU недоступен?

Если SERVING-SYS.RU работает, однако вы не можете получить доступ к сайту или отдельной его странице, попробуйте одно из возможных решений:

Кэш браузера.
Чтобы удалить кэш и получить актуальную версию страницы, обновите в браузере страницу с помощью комбинации клавиш Ctrl + F5.

Блокировка доступа к сайту.
Очистите файлы cookie браузера и смените IP-адрес компьютера.

Антивирус и файрвол. Проверьте, чтобы антивирусные программы (McAfee, Kaspersky Antivirus или аналог) или файрвол, установленные на ваш компьютер — не блокировали доступ к SERVING-SYS.RU.

DNS-кэш.
Очистите DNS-кэш на вашем компьютере и повторите попытку доступа на сайт. Смотреть видео-инструкцию ↓

VPN и альтернативные службы DNS.
VPN: например, мы рекомендуем NordVPN.
Альтернативные DNS: OpenDNS или Google Public DNS.

Сбой драйвера микрофона
Быстро проверить микрофон: Тест Микрофона.

Форум Serving-sys.ru

Подсказки? Разочарования? Обсуждаем проблемы сервиса с другими посетителями сайта:

Admin • комментарий закреплен #
Возможно, на сайте serving-sys.ru некорректно настроено перенаправление с разных версий. В этом случае воспользуйтесь ссылками ниже:

Чат с регистрацией

или добавить комментарий о сегодняшнем сбое без регистрации
идентификация не требуется
комментарии с нецензурной лексикой и оскорблениями удаляются

Источник: downradar.ru