TensorFlow Serving 是一个开源的、高性能的 serving system，用于在生产环境中部署 TensorFlow 模型。它使得 TensorFlow 模型可以像服务一样运行，可以被各种客户端（如移动应用、Web 应用等）访问。

特点

  • 高性能：TensorFlow Serving 提供了高效的模型加载和推理能力。
  • 灵活性：支持多种模型格式和推理引擎。
  • 扩展性：可以轻松扩展到多台服务器。

使用场景

  • 移动应用：为移动应用提供实时推理服务。
  • Web 应用：为 Web 应用提供后端推理服务。
  • 边缘计算：在边缘设备上部署模型。

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：安装 TensorFlow Serving
  2. 准备模型：将您的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Serving 支持的格式。
  3. 部署模型：将模型部署到 TensorFlow Serving。
  4. 客户端访问：使用客户端（如 Python、Java 等）访问 TensorFlow Serving 服务。

相关资源

TensorFlow Serving 示例图

希望以上信息对您有所帮助！如果您有任何疑问，欢迎访问我们的社区论坛进行讨论。