TensorFlow Serving 是一个高性能的开源服务器，用于在多种环境中部署 TensorFlow 模型。它允许您轻松地将训练好的模型部署到生产环境中，并使其可供应用程序使用。

特点

  • 高性能：TensorFlow Serving 可以处理高并发的请求，并支持多种模型格式。
  • 灵活：支持多种部署选项，包括单机、集群和容器化。
  • 易于集成：可以与多种编程语言和框架集成。

快速开始

要开始使用 TensorFlow Serving，您可以按照以下步骤操作：

  1. 安装 TensorFlow Serving：TensorFlow Serving 安装指南
  2. 准备模型：将您的模型转换为 TensorFlow Serving 支持的格式。
  3. 启动服务器：运行 TensorFlow Serving 服务器。
  4. 调用模型：使用客户端代码调用模型。

示例

假设您有一个名为 model 的 TensorFlow 模型，您可以使用以下命令启动 TensorFlow Serving 服务器：

tensorflow_model_server --port=8501 --model_name=model --model_base_path=/path/to/model

然后，您可以使用以下 Python 代码调用模型：

import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load('/path/to/model')
input_data = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
output = model(input_data)
print(output)

图片

TensorFlow Serving 的架构图如下所示：

TensorFlow Serving Architecture

希望这些信息能帮助您更好地了解 TensorFlow Serving！如果您有任何疑问，请访问我们的社区论坛获取帮助。