tensorflow_serving_部署指南

TensorFlow Serving 部署指南 🚀

TensorFlow Serving 是一个高性能的机器学习模型服务系统，适用于生产环境的模型部署。以下是部署步骤：

1. 环境准备 ⚙️

• 安装 TensorFlow Serving（需先配置好 CUDA 和 cuDNN）
• 确保系统支持 Docker 或直接安装二进制包
• 下载模型文件（如 .pb 和 .meta）并放置到指定目录

2. 配置模型服务 📁

mkdir -p /models/your_model/1
cp your_model_file.pb /models/your_model/1/

• 创建 model_config.pbtxt 文件定义模型路径和版本
• 示例配置：

  model {
    name: "your_model"
    base_path: "/models/your_model"
    model_platform: "tensorflow"
    model_version_policy {
      latest_n: 1
    }
  }
  

3. 启动服务 🏁

tensorflow_model_server --port=8501 --model_config_file=/models/your_model/model_config.pbtxt

• 访问 http://localhost:8501/v1/models/your_model 验证服务状态
• 使用 curl 测试预测接口：

  curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 3.0]}' -X POST http://localhost:8501/v1/models/your_model:predict
  

4. 集成客户端工具 📊

• 通过 TensorFlow Serving 官方文档 学习 gRPC 或 REST API 调用方式
• 推荐使用 tf.compat.v1.saved_model.load 加载模型

📌 扩展阅读：TensorFlow Serving最佳实践 提供了性能优化技巧和常见问题解决方案

如需可视化模型服务运行状态，可访问 TensorFlow Serving 状态监控 页面查看实时指标。