TensorFlow Serving 入门指南 🧠

欢迎了解 TensorFlow Serving 的基本用法！以下内容将帮助您快速上手模型服务部署。

什么是 TensorFlow Serving？

TensorFlow Serving 是一个灵活的系统，用于生产环境部署机器学习模型。它支持高效的模型版本管理、高并发请求处理和多种服务协议（如 gRPC、REST）。

🛠️ 安装步骤

1. 安装 TensorFlow Serving
2. 配置模型存储路径

   export MODEL_BASE_PATH=/path/to/models
   

3. 启动服务

   tensorflow_model_server --port=8501 --rest_api_port=8502
   

🚀 使用示例

• 通过 REST API 部署模型
• 使用 gRPC 客户端调用服务

  import grpc
  from tensorflow_serving.wire import prediction_service_pb2_grpc
  

❓ 常见问题

• 如何查看服务状态？
  访问 TensorFlow Serving 状态监控指南 获取详细说明。
• 模型加载失败怎么办？
  检查模型文件完整性并确保路径配置正确。

延伸学习：TensorFlow Serving 高级用法