📘 TensorFlow Serving 教程指南

TensorFlow Serving 是专为生产环境设计的高性能服务系统，可无缝部署和管理机器学习模型。以下是快速上手的核心内容：

  1. 核心功能

    • 模型版本控制 🔄
    • 支持 gRPC 和 REST 接口 🔄
    • 集成 Docker 容器化部署 🐳
    • 实时模型更新不中断服务 ⚡

  2. 安装方案 

    # 使用 Docker 快速启动
docker run -p 8501:8501 --name=tf-serving -t tensorflow/serving

    📎 查看完整安装文档

  3. 使用场景

    • 模型热更新（Model Warm）🔥
    • 多模型并行服务 ⚙️
    • 与 K8s 集成的弹性扩展 ⚡

TensorFlow_Serving_Architecture

TensorFlow Serving 架构图：模型管理器与服务接口的交互流程

📌 最佳实践

  • 使用 bazel build 构建自定义版本 🛠️
  • 配置 model_config 文件 📁
  • 监控服务健康状态 📊

延伸学习：TensorFlow Serving 高级配置指南