python教程:TF模型部署的特点

  

  

  
      <李>可扩展性、稳定性、可靠性(能经历大规模多应用部署的考验)好李   <李>可扩展性、稳定性、可靠性(能经历大规模多应用部署的考验)好李   <李>特遣部队提供高性能,开源的机器学习服务系统,专为部署设计的特遣部队服务可以结合码头工人一起使用,部署方便提供了休息和GRPC的接口支持回归,分类,预测的apiserving的轻量化可以很好的解决服务问题   <李> 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李   <李>特遣部队有Js的版本,支持的浏览器端训练推理李   <李> Tensorboard的可视化工具便于查看数据李   <李>各个平台上都能跑,赢,Linux, MacOS, Android, iOS都能方便的使用李   <李>可以用python接口,也有高性能的c++接口   <李>支持离线多机多cpu、gpu的分布式训练,还有在线提供服务的一整套解决方案,快速落地项目,极大减少工程成本
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