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
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!🎉