TensorFlow Serving 快速入门指南

TensorFlow Serving 是一个灵活的、可扩展的、高性能的开源服务器，用于机器学习模型的服务化。它能够轻松地将 TensorFlow 模型部署到生产环境中，并实现模型的在线推理。

系统要求

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS
• Python 版本：Python 3.5 或更高版本
• TensorFlow 版本：TensorFlow 1.15 或更高版本

安装 TensorFlow Serving

要安装 TensorFlow Serving，请按照以下步骤操作：

1. 首先，安装 TensorFlow。可以通过以下命令完成安装：

pip install tensorflow==<version>

2. 然后，安装 TensorFlow Serving：

pip install tensorflow-serving-api

3. 接下来，下载 TensorFlow Serving 预编译的二进制文件和模型文件。您可以从以下链接下载：

下载 TensorFlow Serving

4. 解压下载的文件到合适的位置。

启动 TensorFlow Serving

启动 TensorFlow Serving 的步骤如下：

1. 进入 TensorFlow Serving 的安装目录。

2. 运行以下命令：

python tensorflow_serving/model_server.py \
    --port=8500 \
    --model_name=your_model \
    --model_base_path=/path/to/your_model

这里，your_model 是您模型的名称，/path/to/your_model 是您模型的路径。

使用 TensorFlow Serving

使用 TensorFlow Serving 进行推理的步骤如下：

1. 首先，安装 TensorFlow Serving 的 Python 客户端库：

pip install tensorflow-serving-api

2. 然后，编写 Python 代码来使用 TensorFlow Serving 进行推理：

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc

# 创建预测服务客户端
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(
    tf.train.load_session(
        target='localhost:8500',
        session_config=tf.compat.v1.SessionConfig(allow_soft_placement=True)
    )
)

# 准备输入
input_data = predict_pb2.PredictRequest()
input_data.inputs['input_1'].CopyFrom(
    tf.make_tensor_proto([[1.0, 2.0]], dtype=tf.float32))

# 发送预测请求
response = stub.Predict(input_data, 10)

# 打印结果
print('Prediction result:', response.outputs['output_1'])

以上代码将使用 TensorFlow Serving 对输入数据进行推理，并打印结果。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow Serving 的信息，请阅读以下文档：

• TensorFlow Serving 官方文档
• TensorFlow Serving Python 客户端库

希望这份指南能帮助您快速入门 TensorFlow Serving。祝您学习愉快！🎉