官方文档 <a href="https://www.tensorflow.org/tfx/serving/saved_model_warmup#introduction" rel="nofollow noreferrer">TensorFlow SavedM

鉴于此功能，我可以让我的模型接受传入的 ExampleListWithContext 消息，但我希望它也接受 TFExample 格式的消

我正在测试一个主要为它提供服务的简单模型。我在colab环境中。 执行代码 <pre><code>import numpy as np fro

我下载了一个 SavedModel，它是根据 Tensorflow 教程使用芝加哥出租车数据集 (<a href="https://www.tensorflow.org/tfx/

我已按照以下步骤从源代码构建 docker， <pre><code>git clone https://github.com/tensorflow/serving cd serving docker bu

在 tensorflow 文档中，它说预测请求应该在模型输入特征中包含 <code>instances</code> 参数，作为具有顺序重

我正在训练 <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNLinearCombinedClassifier" rel="nofollow noreferrer">D

我正在关注 Tensorflow Ranking ANTIQUE 示例 <a href="https://github.com/tensorflow/ranking/blob/master/tensorflow_ranking/examples/

当我尝试从 tensorflow-hub resporitory 获取模型时。 我可以将其视为已保存模型格式，但我无法访问模型架构

根据我的研究，TFX 不支持 TFX 管道内的自定义特征转换，因为我的自定义 Python 函数无法在图形内序列化

我想使用 Tensorflow Serving 为大约 600 个模型提供服务。 我正在努力寻找最终减少模型数量的解决方

当我尝试从 tensorflow-hub resporitory 获取模型时。 我可以将其视为已保存的模型格式，但我无法访问模型架

我正在尝试使用 <code>tf.saved_model.save()</code> 函数导出我的 TF 模型。但是，我在预处理期间使用了额外的

我已经保存了一个训练来检测卡片的模型，并且我开始在 TensorFlow 服务上提供我的模型，以便将它用作 A

我是 KFServing 和 Kubeflow 的新手。 我跟随 <a href="https://github.com/kubeflow/kfserving/tree/master/docs/samples/v1alp

给定 tensorflow 使用一个版本文件夹（即名为 <code>1</code> 的文件夹）；如果我用新模型覆盖文件夹（尽管

如果我有多个模型但只有一个 GPU，tensorflow 服务是否可以允许多个模型共享一个 GPU？另外，我如何启用

我们目前正在 tensorflow 2.4.0 中训练一个对象检测模型，该模型运行良好。然而，为了能够为它服务，我

我正在尝试将模型添加到 tensorflow 服务配置文件并使用以下链接重新加载配置文件。 <a href="https://s

我有一些机器学习模型通过 TensorFlow Serving 在 Kubernetes 上运行。我希望能够对特定模型进行一次部署，然