TensorFlow模型部署教程 🚀

TensorFlow 提供了多种模型部署方案，适用于不同场景和需求。以下是常见部署方式及对应资源：

1. TensorFlow Serving 📦

用于生产环境服务化部署，支持高并发和低延迟

• 安装指南：TensorFlow Serving 安装文档
• 特性：
  • 零拷贝模型加载
  • 支持 gRPC 和 REST API
  • 可扩展性架构

2. TensorFlow Lite 📱

轻量级框架，专为移动设备和嵌入式系统优化

• 示例项目：TensorFlow Lite 移动端应用开发
• 适用场景：
  • 手机端实时推理
  • 边缘计算设备部署
  • 量化压缩模型体积

3. TensorFlow.js ⚡

在浏览器端运行机器学习模型

• 入门教程：TensorFlow.js 模型部署指南
• 核心优势：
  • WebAssembly 加速
  • 支持模型转换（如从 Keras 导出）
  • 可集成 WebGL 加速

4. 扩展阅读 📚

• TensorFlow 模型优化技巧
• 云服务部署方案对比
• 模型导出格式详解

📌 选择部署方案时，请根据硬件性能、实时性要求和开发效率综合评估。所有方案均遵循 TensorFlow 社区规范 开发。