AI推理模型部署

AI推理模型部署是把训练好的机器学习或深度学习模型应用于实际场景的过程。在机器学习和深度学习领域中，AI模型的应用已经变得越来越普遍，因为AI模型可以用来解决广泛的问题，如图像分类、语音识别、自然语言处理、预测等。但是，将AI模型部署到实际应用中并不是一件容易的事情，需要考虑不同的硬件、操作系统、网络环境和应用程序等因素。

本文将重点介绍如何利用 TensorFlow 提供的 Serving API 来部署 AI 推理模型。

TensorFlow Serving 简介

TensorFlow Serving 是一个由 TensorFlow 开发的用于部署机器学习模型的高性能、易于扩展的系统。它对多种模型和多种部署环境进行了优化，可以在 CPU、GPU 和 TPU 上运行。TensorFlow Serving 使用 gRPC 协议提供了面向服务的接口，使得客户端可以方便地调用模型。除此之外，TensorFlow Serving 还提供了一些功能，如多模型管理、模型版本控制和模型热更新等。

准备模型

在部署模型之前，首先需要保存训练好的 TensorFlow 模型。TensorFlow 模型通常由三部分组成：

1. 模型结构：描述了模型的网络结构和参数。

2. 模型权重：包含了模型每个参数的数值。

3. 模型元数据：包含了模型的签名和输入输出张量的名称和形状。

TensorFlow 提供了多个 API 来保存模型，包括 SavedModel API 和 Keras API。在本文中，我们将使用 SavedModel API 来保存模型。

以下代码演示了如何使用 TensorFlow 训练 MNIST 数据集，并将训练好的模型保存为 SavedModel 格式：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist