玩转TensorFlow Serving深度学习在线预估，开辟AI赋能新模式

进入深度学习在线预估的新天地

随着深度学习技术在各个领域的广泛应用，对深度学习模型进行在线预估的需求也日益增长。在线预估是指将训练好的深度学习模型部署到线上环境，以便对新的数据进行预测和判断。这种技术广泛应用于推荐系统、广告点击率预估、欺诈检测、异常检测等领域。

TensorFlow Serving：深度学习在线预估的利器

为了满足深度学习在线预估的需求，谷歌推出了TensorFlow Serving这个利器。TensorFlow Serving是一款基于TensorFlow构建的灵活、易于使用的模型部署系统，用于提供REST和gRPC API访问方式。无论是需要部署从TensorFlow Estimators训练的模型、Keras模型还是SavedModel格式的模型，TensorFlow Serving都可以帮助您简化和加速模型部署流程，让您快速构建和部署在线预估系统。

TensorFlow Serving部署流程一览

现在，让我们一步一步地构建基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估系统。

1. 准备模型

首先，我们需要准备要部署的模型。您可以使用TensorFlow Estimators、Keras或SavedModel格式来训练模型。一旦模型训练好，就可以将其导出为SavedModel格式，以便与TensorFlow Serving兼容。

2. 配置TensorFlow Serving

接下来，我们需要配置TensorFlow Serving。配置过程主要包括指定模型的路径、模型的输入和输出张量名称以及模型的版本号等信息。

3. 启动TensorFlow Serving

配置好TensorFlow Serving后，就可以启动它了。启动过程非常简单，只需使用命令行命令即可。

4. 发送预测请求

TensorFlow Serving启动后，就可以向它发送预测请求了。您可以使用REST或gRPC API来发送请求。在请求中，您需要指定要预测的数据以及模型的版本号。

5. 获取预测结果

TensorFlow Serving收到预测请求后，会对数据进行预处理，然后将数据输入到模型中进行预测。预测完成后，TensorFlow Serving会将预测结果返回给您。

结语

通过以上步骤，我们就构建了一个基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估系统。现在，您可以使用这个系统来对新的数据进行预测和判断。TensorFlow Serving是一个非常强大的工具，它可以帮助您快速构建和部署在线预估系统，从而将深度学习模型的价值最大化。