简单的模型服务器使用基于 Python 的 API 进行模型部署的弊端缺乏代码分离缺乏模型版本控制低效模型推断TensorFlow 服务TensorFlow 架构概述为 TensorFlow 服务导出模型模型签名检查导出模型设置 TensorFlow 服务Docker 安装本地 Ubuntu 安装从源代码构建 TensorFlow 服务配置 TensorFlow 服务器REST 与 gRPC通过模型服务器进行预测通过 REST 获取模型预测通过 gRPC 使用 TensorFlow 服务利用 TensorFlow 服务进行 A/B 模型测试从模型服务器请求模型元数据模型元数据的 REST 请求gRPC 请求模型元数据批量推理请求配置批量预测其他 TensorFlow 服务优化TensorFlow 服务替代品BentoML塞尔登图形管道简单的 TensorFlow 服务MLflowRay Serve使用云提供商进行部署使用案例使用 GCP 部署示例使用 TFX 管道部署模型摘要