TensorFlow 部署指南 🚀

欢迎学习如何在 GitHub 上部署 TensorFlow 模型！以下是关键步骤：

1. 准备模型文件
   将训练好的模型保存为 .h5 或 .pb 格式，确保包含必要的依赖项。

   

2. 创建 GitHub 仓库
   新建一个空仓库，上传模型文件及配套脚本。

   [点击此处了解如何创建 GitHub 仓库](/tutorial/GitHub/basic_guide)

3. 配置部署环境
   使用 Docker 或 GitHub Actions 设置 CI/CD 流水线。

   

4. 部署到生产环境
   通过 TensorFlow Serving 或云平台（如 AWS/GCP）实现模型服务化。
   深入阅读 TensorFlow Serving 配置

5. 监控与优化
   集成 TensorBoard 监控性能，使用 Model Optimization Toolkit 提升效率。

   

💡 部署过程中如需帮助，可参考 TensorFlow 官方文档 获取最新信息。