TensorFlow 提供了多种部署方案，适用于不同场景的模型发布需求。以下是关键部署方向与资源：

⚙️ 部署选项

  • TensorFlow Serving
    用于生产环境的高性能模型服务框架

    tensorflow_serving
    [点击了解部署配置详情](/tensorflow/quickstart)

  • TensorFlow Lite
    轻量级解决方案，适用于移动端与嵌入式设备

    tensorflow_lite

  • TensorFlow.js
    前端部署方案，支持浏览器端模型推理

    tensorflow_js

📚 部署最佳实践

  1. 模型优化：使用 TensorFlow Model Optimization Toolkit 进行量化与剪枝
  2. 集群部署：参考 TensorFlow Distributed Training 指南搭建分布式系统
  3. 安全加固：通过 TensorFlow Security Features 实现服务保护

📌 常见问题

  • 如何选择部署方案？
    根据硬件限制与应用场景：移动端选 Lite，服务器端选 Serving，浏览器端选 JS

  • 部署性能调优技巧？
    查看性能优化文档 获取详细参数配置建议

📌 提示：部署前请务必阅读 TensorFlow 官方部署手册 确认兼容性要求