TensorFlow Serving 是一个高性能的开源服务器，用于部署 TensorFlow 模型。以下是一些基础教程和步骤，帮助你入门 TensorFlow Serving。

安装 TensorFlow Serving

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。然后，按照以下步骤安装 TensorFlow Serving：

  1. 下载 TensorFlow Serving 的源代码：TensorFlow Serving GitHub 仓库
  2. 在终端中，导航到下载的源代码目录。
  3. 运行 ./configure 命令来配置构建环境。
  4. 运行 ./build 命令来构建 TensorFlow Serving。
  5. 运行 ./install 命令来安装 TensorFlow Serving。

部署模型

部署模型到 TensorFlow Serving 非常简单。以下是一些基本步骤：

  1. 将你的 TensorFlow 模型转换为 SavedModel 格式。
  2. 创建一个 TensorFlow Serving 配置文件，指定模型的位置和其他配置。
  3. 启动 TensorFlow Serving 服务。

请求模型

一旦你的模型部署好了，你就可以使用客户端来请求模型了。以下是一个简单的 Python 代码示例：

import requests

url = 'http://localhost:8501/v1/models/your_model:predict'
data = {'instances': [[1.0, 2.0]]}
response = requests.post(url, json=data)

print(response.json())

资源

希望这个教程能帮助你入门 TensorFlow Serving！👍