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TensorFlow Serving 是一个开源的机器学习模型服务系统，它使得部署和扩展机器学习模型变得简单。TensorBoard 是一个可视化工具，用于查看 TensorFlow 模型的运行状态和性能。

快速开始

1. 安装 TensorFlow Serving

   • 使用 pip 安装 TensorFlow Serving。

     pip install tensorflow-serving
     

2. 启动 TensorFlow Serving

   • 在终端中运行以下命令启动 TensorFlow Serving。

     tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=my_model --model_base_path=/path/to/model
     

3. 启动 TensorBoard

   • 在终端中运行以下命令启动 TensorBoard。

     tensorboard --logdir=/path/to/logs
     

4. 查看 TensorBoard

   • 打开浏览器，访问 http://localhost:6006，您将看到 TensorBoard 的界面。

更多信息

TensorBoard 提供了丰富的可视化功能，例如：

• Summary 监控：查看模型训练过程中的各种指标。
• Graph 视图：查看模型的计算图。
• Hparams 视图：查看模型训练时使用的超参数。

如果您想了解更多关于 TensorFlow Serving 和 TensorBoard 的信息，请访问官方文档。

TensorFlow Serving Architecture