TensorFlow Serving 教程 📚

TensorFlow Serving 是一个专为生产环境设计的高性能模型服务系统，可快速部署和更新机器学习模型。以下是核心内容概览：

🌟 什么是 TensorFlow Serving？

TensorFlow Serving 支持以下功能：

• 🚀 快速加载和热更新模型
• 📈 高并发请求处理
• 🧠 多版本模型共存
• 🔄 与 TensorFlow 无缝集成

📌 点击此处深入了解 TensorFlow Serving 的架构设计

🛠️ 快速入门步骤

1. 安装依赖

   apt-get install -y libgoogle-gperftools4
   

2. 构建服务

   tensorflow_model_server --port=8501 --model_name=mnist --model_base_path=/models/mnist
   

3. 客户端调用
   使用 gRPC 或 REST API 发送预测请求，示例代码：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
   

📊 图片示例

*图：TensorFlow Serving 系统架构概览*

📚 扩展阅读

• TensorFlow Serving 部署指南
• 模型优化技巧

📌 提示：部署时建议使用 gRPC 协议以提升性能！