欢迎来到 TensorFlow 模型准备教程！这是将机器学习模型部署到生产环境的关键步骤，确保模型能够高效、稳定地运行。以下是详细准备流程：

1. 模型导出 📤

使用 tf.saved_model.builder 导出模型，支持以下格式：

  • SavedModel（推荐）：包含所有依赖项，适合生产部署
  • PB 文件：二进制格式，体积更小
  • TFRecord：序列化数据格式，便于传输

💡 提示：导出前请确保模型已通过充分测试，可访问 /docs/tensorflow/serving/overview 了解部署架构

2. 依赖项管理 📦

  • 安装 TensorFlow Serving：pip install tensorflow-serving-api
  • 验证版本兼容性：模型版本需与 Serving 版本匹配
  • 包含必要的 protobuf 文件：tensorflow_model.pb

3. 配置模型服务 🛠

创建 model.yaml 配置文件，示例如下：

model_config_list:
- model_name: my_model
  model_path: /path/to/your/model
  model_version: 1
  framework: tensorflow
  signature_def: serve

4. 启动服务 🚀

运行以下命令启动模型服务器：

tensorflow_model_server --model_config_file=model.yaml

5. 验证准备 ✅

  • 使用 curl 测试 API 接口：http://localhost:8501/v1/models/my_model/versions/1
  • 检查日志输出：--log_level=INFO 可查看详细日志
  • 验证模型性能：通过负载测试确保服务稳定性

📌 重要：模型准备完成后，建议使用 TensorBoard 监控服务运行状态

tensorflow_model

如需深入了解模型优化技巧，请继续阅读 /docs/tensorflow/serving/optimization。祝您部署顺利！🎉