9.2 云端推理优化：TensorFlow Serving与TorchServe实战

9.2 云端推理优化：TensorFlow Serving与TorchServe实战

在上一节中，我们学习了使用Docker容器化部署AI服务的基础知识。虽然Docker为模型部署提供了标准化的解决方案，但在生产环境中，特别是面对高并发、低延迟的推理需求时，我们需要更专业的模型服务框架。

TensorFlow Serving和TorchServe是专门为TensorFlow和PyTorch模型设计的高性能模型服务框架。它们提供了模型版本管理、批处理、GPU加速等企业级功能，能够显著提升模型推理的性能和可维护性。

本节将深入探讨这两种主流模型服务框架的原理和实践，通过实际案例带你掌握云端推理优化的核心技术。

模型服务框架概述

为什么需要专用模型服务框架？

虽然我们可以使用Flask、FastAPI等Web框架构建模型服务，但在生产环境中，专用模型服务框架具有以下优势：