TensorFlow Serving 是一个开源的高性能服务器，用于在服务器上部署 TensorFlow 模型。它使得将 TensorFlow 模型部署到生产环境变得简单，并能够处理大规模的并发请求。

功能特点

  • 高性能：支持高吞吐量和低延迟的模型部署。
  • 灵活性：支持多种模型部署方式，包括 RESTful API 和 gRPC。
  • 动态更新：允许在运行时动态更新模型。
  • 健康检查：提供模型健康检查机制。

安装与部署

要使用 TensorFlow Serving，首先需要安装 TensorFlow。然后，你可以按照以下步骤进行部署：

  1. 下载 TensorFlow Serving 的源代码。
  2. 编译 TensorFlow Serving。
  3. 将模型转换为 TensorFlow Serving 支持的格式。
  4. 启动 TensorFlow Serving 服务。

更多详细步骤，请参考官方文档。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow Serving 部署示例：

# 启动 TensorFlow Serving
tensorflow_model_server --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/my_model

# 发送请求到 TensorFlow Serving
curl -X POST "http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict" -d '{"instances": [{"input1": [1.0], "input2": [2.0]}]}'

相关资源

TensorFlow Serving Architecture