模型部署系列——TensorFlow Serving部署模型_tensorflow模型部署

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2019年，人工智能技术飞速发展，而云计算、容器技术则带来了更加方便和灵活的部署环境。TensorFlow Serving 是 TensorFlow 官方发布的服务化部署工具，它可以将训练好的模型部署到线上环境，提供 HTTP/RESTful API 服务，并且支持多种编程语言，包括 Python、Java、C++等。本文将详细介绍 TensorFlow Serving 的基本概念、术语、部署方式和常用命令行操作，并结合代码实例，演示如何在 Kubernetes 中部署 TensorFlow Serving 服务。

2.基本概念和术语介绍

2.1 TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，其主要特点是简单易用，支持快速开发，同时拥有强大的社区资源。2017年6月，Google推出了基于图形处理器的端到端深度学习系统TensorFlow，其官网为https://www.tensorflow.org/.它最初由Google大脑的研究人员设计实现，目的是进行自动化的机器学习，但随着时间的推移越来越多的人开始认识到它的潜力。目前TensorFlow已经成为最流行的深度学习框架之一，被众多知名大公司所采用。

什么是深度学习？

深度学习（Deep Learning）是指对数据的多层次非线性转换的结果，通过这种转换建立起复杂的模式和关系，最终达到预测、分类或回归任务的目的。深度学习需要大量的训练数据，能够学习到数据的全局分布规律，并利用该规律进行预测、分类和回归。深度学习的关键是找到一种有效