TensorFlow Serving是用来做什么的如何部署TensorFlow模型

TensorFlow Serving是一个用于部署机器学习模型并提供实时预测的开源软件库。它可以轻松地将训练好的TensorFlow模型部署到生产环境中，并通过RESTful API或gRPC接口提供模型的预测服务。

要部署TensorFlow模型，首先需要将模型导出为SavedModel格式，然后使用TensorFlow Serving将SavedModel加载到服务器上。然后，可以通过HTTP请求或gRPC调用来向服务器发送输入数据，并获取模型的预测结果。TensorFlow Serving还支持模型版本控制、动态扩展和负载均衡等功能，使得在生产环境中部署和管理模型变得更加简单和高效。