未验证 提交 ad1b0521 编写于 作者: W Wang Guibao 提交者: GitHub

Update DEPLOY.md

上级 c8ed5edd
......@@ -467,6 +467,8 @@ $ cmake -DWITH_GPU=OFF .. # 不需要GPU
$ make -jN # 这里可修改并发编译线程数
$ make install
$ cd output/demo/serving
$ ls
bin conf data kvdb log
```
#### <span id="head34">1.3 配置修改</span>
......@@ -559,7 +561,21 @@ Paddle Serving自带了一个可以工作的CTR预估模型,是从BCE上下载
如果只是为了验证demo流程,serving此时已经可以用自带的CTR模型加载模型并提供预测服务能力。
为了应用重新训练的模型,只需要从k8s集群暴露的ftp服务下载新的.tar.gz,解压到data/model/paddle/fluid下,覆盖原来的ctr_prediction目录即可。从K8S集群暴露的ftp服务下载训练模型,请参考文档[PaddlePaddle分布式训练和Serving流程化部署](http://icode.baidu.com/repos/baidu/personal-code/wangguibao/blob/master:ctr-embedding-to-sequencefile/path/to/doc/DISTRIBUTED_TRANING_AND_SERVING.md)
为了应用重新训练的模型,只需要从k8s集群暴露的ftp服务下载新的ctr_model.tar.gz,解压到data/model/paddle/fluid下,并将内容移至原来的ctr_prediction目录即可:
```bash
$ cd data/model/paddle/fluid
$ wget ${HTTP_SERVICE_IP}:${HTTP_SERVICE_PORT}/data/ctr_model.tar.gz
$ tar zxvf ctr_model.tar.gz # 假设解压出一个pass-1000目录
$ rm -rf ctr_prediction # 删除旧的ctr_prediction目录下内容
$ cp -r pass-1000/* ctr_prediction
$ cd ../../../../ # 切换至serving所在目录
$ ls
bin conf data kvdb log
$ killall serving # 杀死旧的serving进程
$ bin/serving & # 重启serving
```
从K8S集群暴露的ftp服务下载训练模型,请参考文档[PaddlePaddle分布式训练和Serving流程化部署](http://icode.baidu.com/repos/baidu/personal-code/wangguibao/blob/master:ctr-embedding-to-sequencefile/path/to/doc/DISTRIBUTED_TRANING_AND_SERVING.md)
#### <span id="head39">1.4 启动Serving</span>
......
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