TensorFlow Serving 是一个高性能的开源服务器，它使您能够轻松地在生产环境中部署机器学习模型。以下是关于 TensorFlow Serving 的基本信息：

TensorFlow Serving 简介

TensorFlow Serving 允许您将训练好的 TensorFlow 模型部署到生产环境中，并且能够处理大规模的并发请求。这使得模型可以在各种服务中无缝集成，例如推荐系统、语音识别、图像识别等。

特点

  • 高性能：支持高并发的模型请求。
  • 易于部署：简单的配置文件即可部署模型。
  • 灵活：支持多种模型类型，如 TensorFlow、Keras、SavedModel 等。
  • 可扩展：易于水平扩展以满足更高的请求量。

使用 TensorFlow Serving

要使用 TensorFlow Serving，您需要将训练好的模型转换为 SavedModel 格式。然后，您可以配置一个 serving 文件来定义模型和服务器设置。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow Serving 配置示例：

name: "my_model"
serving_path: "models/my_model"

资源

TensorFlow Serving 示意图