मॉडलों की सेवा
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परिचय
टेन्सरफ्लो सर्विंग मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक लचीली, उच्च प्रदर्शन वाली सर्विंग प्रणाली है, जिसे उत्पादन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow सर्विंग समान सर्वर आर्किटेक्चर और एपीआई को बनाए रखते हुए नए एल्गोरिदम और प्रयोगों को तैनात करना आसान बनाता है। TensorFlow सर्विंग TensorFlow मॉडल के साथ आउट-ऑफ-द-बॉक्स एकीकरण प्रदान करता है, लेकिन इसे अन्य प्रकार के मॉडल और डेटा की सेवा के लिए आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
TensorFlow सर्विंग पर विस्तृत डेवलपर दस्तावेज़ उपलब्ध है:
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आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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)"]]
