TensorFlow Serving 是一个高性能的开源服务器，用于在 TensorFlow 模型部署中提供灵活和高效的模型管理。它允许你轻松地将 TensorFlow 模型部署到生产环境中，并提供一个可扩展的解决方案来处理大规模的在线推理请求。

特点

  • 高性能：TensorFlow Serving 使用 C++ 和 gRPC，提供了高性能的模型推理服务。
  • 灵活的模型管理：支持多种模型格式，如 TensorFlow、SavedModel、Keras 等。
  • 可扩展性：能够水平扩展，以处理高并发的请求。

使用场景

  • 在线服务：为移动应用、Web 应用等提供实时模型推理服务。
  • 批处理：处理大规模数据集的批量推理任务。

快速开始

要开始使用 TensorFlow Serving，你可以按照以下步骤操作：

  1. 准备模型：将你的 TensorFlow 模型转换为 SavedModel 格式。
  2. 启动 TensorFlow Serving：使用 tensorflow_model_server 启动服务。
  3. 部署模型：将模型部署到 TensorFlow Serving 服务。

更多详细信息和教程，请访问我们的TensorFlow Serving 教程页面。

示例图片

TensorFlow Serving 的核心组件之一是使用 C++ 编写的服务器，这里展示一个 TensorFlow Serving 的架构图。

TensorFlow Serving Architecture

希望这能帮助你更好地理解 TensorFlow Serving。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请访问我们的社区论坛进行讨论。