TensorFlow Serving 是一个高性能的开源系统，用于在服务器上动态提供 TensorFlow 模型。它支持快速、可靠地部署、扩展和管理 TensorFlow 模型。

社区资源

以下是一些 TensorFlow Serving 社区资源，可以帮助你了解更多信息：

  • 官方文档 - 提供了 TensorFlow Serving 的详细文档和指南。
  • GitHub 仓库 - 这里你可以找到 TensorFlow Serving 的源代码和示例。

示例应用

TensorFlow Serving 可以应用于多种场景，以下是一些例子：

  • 推荐系统：使用 TensorFlow Serving 来部署你的推荐模型，提高推荐服务的实时性。
  • 图像识别：将训练好的图像识别模型部署到 TensorFlow Serving，实现快速响应的图像识别服务。

学习路径

想要学习 TensorFlow Serving，以下是一些推荐的步骤：

  1. 阅读官方文档，了解 TensorFlow Serving 的基本概念和操作。
  2. 在 GitHub 仓库中找到示例代码，运行并测试。
  3. 参与社区讨论，加入 TensorFlow Serving 的邮件列表或论坛。

TensorFlow Serving 示例图