ให้บริการโมเดล
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
การแนะนำ
TensorFlow Serving คือระบบการให้บริการที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง TensorFlow Serving ช่วยให้ปรับใช้อัลกอริทึมและการทดลองใหม่ๆ ได้อย่างง่ายดาย ขณะเดียวกันก็รักษาสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์และ API เดิมไว้ TensorFlow Serving นำเสนอการผสานรวมกับโมเดล TensorFlow ได้ทันที แต่สามารถขยายเพื่อรองรับโมเดลและข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย
มีเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาโดยละเอียดเกี่ยวกับ TensorFlow Serving:
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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)"]]
