TF模型部署的特點(diǎn)

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• 可擴(kuò)展性、穩(wěn)定性、可靠性（能經(jīng)歷大規(guī)模多應(yīng)用部署的考驗(yàn)）好
• 可擴(kuò)展性、穩(wěn)定性、可靠性（能經(jīng)歷大規(guī)模多應(yīng)用部署的考驗(yàn)）好
• TF serving高性能，開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)，專為部署設(shè)計(jì)的TF serving可以結(jié)合docker一起使用，部署方便提供了REST和GRPC的接口支持regression，classify，predict 的apiserving的輕量化可以很好的解決服務(wù)問(wèn)題
• TF采用分布式的架構(gòu)，對(duì)云的處理適應(yīng)能力好，適合大規(guī)模項(xiàng)目的部署
• TF有Js的版本，支持的瀏覽器端訓(xùn)練推理
• Tensorboard的可視化工具便于查看數(shù)據(jù)
• 各個(gè)平臺(tái)上都能跑，win、Linux、MacOS、Android、iOS都能方便的使用
• 可以用python接口，也有高性能的C++接口
• 支持離線多機(jī)多cpu、gpu的分布式訓(xùn)練，還有在線提供serving的一整套解決方案，快速落地項(xiàng)目，極大減少工程成本

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