欢迎使用TensorFlow生产部署指南！以下是关键步骤与建议：
🧠 1. 模型准备
📦 2. 部署方案
选项一：TensorFlow Serving
- 安装并运行
tensorflow/serving镜像 - 配置模型加载参数：
--model_name&--model_base_path - 添加图片：
选项二：自定义服务
- 使用
tf.keras构建服务端API - 集成gRPC或REST接口
- 添加图片：
⚙️ 3. 性能优化
- 启用量化减少模型体积
- 使用
tf.data.Dataset优化数据加载 - 添加图片：
🌐 4. 分布式部署
- 配置TF Distributed Strategy
- 使用Kubernetes容器化部署
- 添加图片：
📌 扩展阅读
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