python教程：TF模型部署的特點
TF模型部署的特點
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- 可擴展性、穩定性、可靠性（能經歷大規模多應用部署的考驗）好
- 可擴展性、穩定性、可靠性（能經歷大規模多應用部署的考驗）好
- TF serving高性能，開源的機器學習服務系統，專為部署設計的TF serving可以結合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問題
- TF采用分布式的架構，對云的處理適應能力好，適合大規模項目的部署
- TF有Js的版本，支持的瀏覽器端訓練推理
- Tensorboard的可視化工具便于查看數據
- 各個平臺上都能跑，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
- 支持離線多機多cpu、gpu的分布式訓練，還有在線提供serving的一整套解決方案，快速落地項目，極大減少工程成本
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