TensorFlow Serving 社区指南 🤖

欢迎访问 TensorFlow Serving 的中文指南！这是由社区维护的技术文档，旨在帮助开发者更高效地使用 TensorFlow Serving 部署和管理机器学习模型。🔍

什么是 TensorFlow Serving？

TensorFlow Serving 是一个灵活的系统，用于部署和管理机器学习模型，支持高并发、低延迟的模型服务。它广泛应用于生产环境，是 TensorFlow 生态中不可或缺的一部分。📦

主要功能

• 🔄 模型热更新与版本管理
• 📡 支持 gRPC 和 REST API 接入
• 🚀 高性能推理优化
• 📊 内置模型监控与日志功能

快速上手

1. 安装依赖

   pip install tensorflow-serving-api
   

2. 配置模型服务
   • 编写 model_config.pbtxt 文件定义模型路径
   • 启动服务：tensorflow_model_server --port=8501 --model_name=my_model --model_base_path=/models/my_model
3. 调用 API
   • 使用 gRPC 客户端发送推理请求
   • 或通过 REST 接口进行模型预测

扩展阅读

• 📘 TensorFlow Serving 官方文档（推荐从这里深入了解核心概念）
• 🧩 模型部署最佳实践
• 📈 性能调优指南

图解说明

如需更多示例或深入探讨，请访问 TensorFlow Serving 社区页面！🚀