TensorFlow Serving 是一个高性能的服务器，用于在生产环境中部署 TensorFlow 模型。版本 2.13.1 带来了许多改进和功能增强。

主要特性

  • 模型更新：支持更快的模型更新和版本管理。
  • 性能优化：提高了服务器的响应速度和吞吐量。
  • 安全性增强：增加了对 HTTPS 的支持，提升了数据传输的安全性。

安装与配置

要使用 TensorFlow Serving 2.13.1，请按照以下步骤进行安装和配置：

  1. 下载 TensorFlow Serving 2.13.1 安装包。
  2. 解压安装包到指定目录。
  3. 编译并安装依赖项。
  4. 配置 TensorFlow Serving。

更多详细步骤，请访问 TensorFlow Serving 安装指南。

示例模型

以下是一个简单的 TensorFlow Serving 模型示例：

# model.py
import tensorflow as tf

def model_fn(features, labels, mode):
    # 定义模型结构
    # ...
    return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, predictions=predictions)

图像示例

TensorFlow Serving 架构图

资源链接

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