TensorFlow Serving 是一个高性能、可扩展的机器学习模型服务系统，专为生产环境设计。以下是关键内容概览：

📌 核心功能

  • 模型热更新：无需停机即可部署新模型版本
  • 多协议支持：兼容 gRPC、REST、CUDA 等多种接口协议
  • 分布式部署：支持负载均衡与高并发请求处理
  • 版本管理：通过 model_version 实现模型版本控制

🧰 使用场景

场景 应用
实时推理 通过 gRPC_ 接口提供低延迟服务
批量预测 使用 REST_ API 处理大规模数据
模型监控 集成 Prometheus 实现服务健康检查

📚 扩展阅读

TensorFlow_Serving
模型服务架构

📌 提示：服务端默认使用 localhost:8501，可通过 --rest_host/--grpc_host 参数自定义地址。