Tersonflow Serving原理

最新推荐文章于 2026-01-03 21:58:37 发布

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#tensorflow #机器学习 #深度学习

TensorFlow Serving是Google为机器学习模型生产环境部署提供的高性能服务系统，支持模型版本控制、多模型服务、REST API等。其核心概念是Servable，由Loader、Source、AspiredVersions和Manager管理。当Source发现新模型版本，会通知Manager进行加载，Manager根据版本策略决定加载哪些模型。在部署时，需要先导出模型为SavedModel格式，再启动服务。TensorFlow Serving简化了模型迭代和部署流程。

Tersonflow Serving原理

前言

当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个 API，即客户机向服务器的某个 API 发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个 Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等 Python 下的 Web 框架就能非常轻松地实现服务器 API。
不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得力不从心了。这时，TensorFlow 为我们提供了 TensorFlow Serving 这一组件，能够帮助我们在实际生产环境中灵活且高性能地部署机器学习模型。

Tensorflow Serving 是google为机器学习模型生产环境部署设计的高性能的服务系统。具有以下特性：

支持模型版本控制和回滚
支持多模型服务,比如用最新版本/所有版本/指定版本
支持 gRPC/ REST API 调用
支持批处理batching
支持模型的热更新

Tersonflow Serving实现原理

首先我们需要花一些时间来了解TF Serving如何处理ML模型的整个生命周期。在这里，我们将介绍TF服务的主要构建块。
TF Serving服务由一些抽象组成，这些抽象类用于不同任务的API，其中最重要的是Servable，Loader，Source，Aspired Versions和Manager。
让我们来看看他们之间是如何互动的：

TensorFlow Serving架构，图片来源于TensorFlow Serving官方文档 </