Melayani Model
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Perkenalan
TensorFlow Serving adalah sistem penyajian yang fleksibel dan berperforma tinggi untuk model pembelajaran mesin, yang dirancang untuk lingkungan produksi. TensorFlow Serving memudahkan penerapan algoritme dan eksperimen baru, sekaligus mempertahankan arsitektur server dan API yang sama. TensorFlow Serving menyediakan integrasi unik dengan model TensorFlow, namun dapat dengan mudah diperluas untuk melayani jenis model dan data lainnya.
Dokumentasi developer mendetail tentang TensorFlow Serving tersedia:
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Terakhir diperbarui pada 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)"]]
