TensorFlow 部署指南 🚀

TensorFlow 提供了多种部署方式，适合不同场景下的模型应用。以下是常见部署方案及资源推荐：

📌 部署方式概览

• TensorFlow Serving
  用于生产环境的高性能模型服务，支持快速热更新

  [点击了解 TensorFlow Serving 配置详情](/community/guides/tensorflow-tutorials/deploy_with_tensorflow_serving)

• TensorFlow Lite
  轻量级框架，专为移动设备和嵌入式系统优化

  [查看 TensorFlow Lite 实践案例](/community/guides/tensorflow-tutorials/mobile_deployment)

• Keras 部署
  通过 Keras API 实现模型导出与服务化

  [探索 Keras 模型部署教程](/community/guides/tensorflow-tutorials/deploy_with_keras)

📚 扩展学习

如需深入了解部署优化技巧，建议阅读：
TensorFlow 部署最佳实践
该指南包含模型压缩、分布式推理等高级主题。