5.3 TensorFlow Serving 模型部署

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5.3 TensorFlow Serving 模型部署 TensorFlow Serving 模型部署详解 TensorFlow Serving 概述 TensorFlow Serving 的核心思想是将模型视为服务，通过 gRPC 或 RESTful API 提供预测功能。其主要优点包括：易于部署：简化了模型部署流程，无需复杂的配置。版本控制：支持多个模型版本同时存在，方便回滚和 A/B 测试。高性能：采用高性能的 gRPC 协议，提供低延迟的预测服务。动态更新：可以在不中断服务的情况下更新模型。模型准备在部署模型之前，需要将其保存为 TensorFlow Serving 可以识别的格式。通常，我们使用函数将模型保存为 SavedModel 格式。