TensorFlow Serving 的缓存功能旨在优化模型推理性能，减少重复加载与计算开销。以下是关键信息：

缓存的核心作用 💡

  • 加速加载：首次启动时缓存模型文件，后续请求直接读取缓存
  • 资源节约：降低磁盘I/O压力，提升服务器响应速度
  • 一致性保障：确保所有客户端使用相同版本的模型数据

配置缓存策略 🛠️

  1. 启动时自动缓存模型 
    tensorflow_model_server --port=8501 --model_name=my_model --model_base_path=/models --rest_api_port=8500
  2. 配置缓存路径
    修改 model_config.pbtxt 文件设置 model_name 和 base_path
  3. 缓存清理策略
    • 定期自动清理：--cache_size 参数控制最大缓存数量
    • 手动清理：通过管理接口 /v1/models/my_model/delete 触发

最佳实践 ✅

  • 使用 --rest_api_port 与 --port 分离部署
  • 配合 --model_config_file 实现多模型管理
  • 监控 /v1/models/my_model/monitoring 接口获取缓存状态

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