TensorFlow Serving 加载机制概述
TensorFlow Serving 是一个开源的高性能服务系统，用于部署和管理 TensorFlow 模型。在模型部署过程中，了解如何有效地加载模型至关重要。
模型加载方式
TensorFlow Serving 支持多种模型加载方式，以下是一些常见的方法：
- 静态加载：在服务启动时加载模型，并保持模型在内存中。
- 按需加载：当请求到达时，根据需要加载模型。
- 热加载：在服务运行期间，可以重新加载模型，无需重启服务。
加载策略
为了提高模型加载效率，以下是一些常用的加载策略：
- 模型缓存：将常用模型缓存到内存中，减少加载时间。
- 并发加载：同时加载多个模型，提高加载速度。
- 模型压缩：通过模型压缩技术减小模型大小，加快加载速度。
图片示例
以下是 TensorFlow Serving 的模型加载流程图：
扩展阅读
如果您想了解更多关于 TensorFlow Serving 的信息，可以参考以下链接：