TF模型部署的特点

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• 可扩展性、稳定性、可靠性（能经历大规模多应用部署的考验）好
• 可扩展性、稳定性、可靠性（能经历大规模多应用部署的考验）好
• TF serving高性能，开源的机器学习服务系统，专为部署设计的TF serving可以结合docker一起使用，部署方便提供了REST和GRPC的接口支持regression，classify，predict 的apiserving的轻量化可以很好的解决服务问题
• TF采用分布式的架构，对云的处理适应能力好，适合大规模项目的部署
• TF有Js的版本，支持的浏览器端训练推理
• Tensorboard的可视化工具便于查看数据
• 各个平台上都能跑，win、Linux、MacOS、Android、iOS都能方便的使用
• 可以用python接口，也有高性能的C++接口
• 支持离线多机多cpu、gpu的分布式训练，还有在线提供serving的一整套解决方案，快速落地项目，极大减少工程成本

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