TensorFlow Serving 是专为生产环境设计的高性能模型服务系统，支持快速部署和管理机器学习模型。以下是核心功能与使用指南：

📚 快速入门

  1. 安装指南
    访问 /install 获取详细安装步骤，包含 Docker 部署与源码编译方案

  2. 模型服务化流程

    • 模型导出：使用 tf.saved_model 保存训练好的模型
    • 服务部署：通过 tensorflow_model_server 启动服务
    • 请求调用：发送 gRPC 或 REST 请求加载模型并预测
      模型部署流程

🔧 核心功能

  • 🔄 模型版本管理
    支持多版本模型并行服务，自动切换最新版本
    查看版本控制文档

  • 📦 高效服务框架
    基于 gRPC 和 REST 的高性能通信协议，支持批量预测与异步处理

    gRPC_架构图

  • 🧪 兼容性优化
    自动处理模型量化、剪枝等优化策略，提升推理效率
    了解性能调优技巧

🌐 多语言支持

如需英文文档，请访问：TensorFlow Serving Official Docs
(注：本链接为 TensorFlow 官方英文文档入口)

📌 建议阅读路径

  1. 先阅读 模型导出规范 确认模型格式要求
  2. 然后参考 部署配置指南 配置服务参数
  3. 最后通过 API 文档 深入调用细节

模型服务架构