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机器学习平台:TensorFlow二次开发_(7).TensorFlow模型服务与推理优化.docx

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TensorFlow模型服务与推理优化

模型服务化

在机器学习项目中,模型训练完成后,通常需要将其部署到生产环境中,以供实际应用调用。模型服务化是指将训练好的模型转换为可调用的服务,以便在不同的应用和平台上进行预测和推理。TensorFlow提供了多种方式来实现模型服务化,包括使用TensorFlowServing、TensorFlowLite、TensorFlow.js等。

TensorFlowServing

TensorFlowServing是一个高性能的模型服务系统,可以轻松地将训练好的TensorFlow模型部署到生产环境中。它支持多个模

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