Modelos de servicio
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Introducción
TensorFlow Serving es un sistema de servicio flexible y de alto rendimiento para modelos de aprendizaje automático, diseñado para entornos de producción. TensorFlow Serving facilita la implementación de nuevos algoritmos y experimentos, manteniendo la misma arquitectura de servidor y API. TensorFlow Serving proporciona integración inmediata con los modelos de TensorFlow, pero se puede ampliar fácilmente para ofrecer otros tipos de modelos y datos.
Está disponible documentación detallada para desarrolladores sobre TensorFlow Serving:
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)."],[],[],null,["# Serving Models\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIntroduction\n------------\n\nTensorFlow Serving is a flexible, high-performance serving system for machine\nlearning models, designed for production environments. TensorFlow Serving makes\nit easy to deploy new algorithms and experiments, while keeping the same server\narchitecture and APIs. TensorFlow Serving provides out-of-the-box integration\nwith TensorFlow models, but can be easily extended to serve other types of\nmodels and data.\n\nDetailed developer documentation on TensorFlow Serving is available:\n\n- [Architecture Overview](https://www.tensorflow.org/tfx/serving/architecture)\n- [Server API](https://www.tensorflow.org/tfx/serving/api_docs/cc/)\n- [REST Client API](https://www.tensorflow.org/tfx/serving/api_rest)"]]
