第18课：模型部署上线的几种服务发布方式_如何将分布式文件系统上的大模型发布为模型服务

在前面所有的模型训练和预测中，我们训练好的模型都是直接通过控制台或者 Jupyter Notebook 来进行预测和交互的，在一个系统或者项目中使用这种方式显然不可能，那在 Web 应用中如何使用我们训练好的模型呢？本文将通过以下四个方面对该问题进行讲解：

1. 微服务架构简介；
2. 模型的持久化与加载方式；
3. Flask 和 Bottle 微服务框架；
4. Tensorflow Serving 模型部署和服务。

微服务架构简介

微服务是指开发一个单个小型的但有业务功能的服务，每个服务都有自己的处理和轻量通讯机制，可以部署在单个或多个服务器上。微服务也指一种松耦合的、有一定的有界上下文的面向服务架构。也就是说，如果每个服务都要同时修改，那么它们就不是微服务，因为它们紧耦合在一起；如果你需要掌握一个服务太多的上下文场景使用条件，那么它就是一个有上下文边界的服务，这个定义来自 DDD 领域驱动设计。

相对于单体架构和 SOA，它的主要特点是组件化、松耦合、自治、去中心化，体现在以下几个方面：

1. 一组小的服务：服务粒度要小，而每个服务是针对一个单一职责的业务能力的封装，专注做好一件事情；

2. 独立部署运行和扩展：每个服务能够独立被部署并运行在一个进程内。这种运行和部署方式能够赋予系统灵活的代码组织方式和发布节奏，使得快速交付和应对变化成为可能。

3. 独立开发和演化：技术选型灵活，不受遗留系统技术约束。合适的业务问题选择合适的技术可以独立演化。服务与服务之间采取与语言无关的 API 进行集成。相对单体架构，微服务架构是更面向业务创新的一种架构模式。

4. 独立