TensorFlow Serving 简介

TensorFlow Serving 是一个开放源代码的服务器，用于在生产环境中部署TensorFlow模型。它提供了一个可扩展、高可靠性的解决方案，可以处理大规模的模型部署。

特性

• 可扩展性：TensorFlow Serving 可以轻松地扩展以处理高负载。
• 高可靠性：它提供了自动故障转移和健康检查功能。
• 灵活性和兼容性：支持多种模型格式，如SavedModel、TensorFlow GraphDef等。

快速开始

要开始使用TensorFlow Serving，您可以：

1. 安装TensorFlow Serving。
2. 部署您的TensorFlow模型。
3. 使用TensorFlow Serving进行预测。

示例代码

以下是一个简单的TensorFlow Serving预测示例：

import tensorflow as tf
import requests

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model')

# 发送预测请求
response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict', json={
    "instances": [[1.0, 2.0, 3.0]]
})

# 打印结果
print(response.json())

更多信息

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