মডেল পরিবেশন
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ভূমিকা
টেনসরফ্লো সার্ভিং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য একটি নমনীয়, উচ্চ-পারফরম্যান্স সার্ভিং সিস্টেম, উৎপাদন পরিবেশের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। টেনসরফ্লো সার্ভিং একই সার্ভার আর্কিটেকচার এবং APIগুলি রেখে নতুন অ্যালগরিদম এবং পরীক্ষাগুলি স্থাপন করা সহজ করে তোলে। TensorFlow সার্ভিং TensorFlow মডেলের সাথে আউট-অফ-দ্য-বক্স ইন্টিগ্রেশন প্রদান করে, কিন্তু অন্যান্য ধরনের মডেল এবং ডেটা পরিবেশন করার জন্য সহজেই প্রসারিত করা যেতে পারে।
TensorFlow সার্ভিংয়ের বিস্তারিত বিকাশকারী ডকুমেন্টেশন উপলব্ধ:
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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)"]]
