详解 TensorFlow Serving 的热更新机制:如何实现生产环境下模型无损平滑切换
TensorFlow Serving (TFS) 是生产环境中部署模型的标准工具。在AI应用迭代速度极快的今天,如何在不中断服务的情况下更新模型(模型热更新,或零停机切换)成为了关键挑战。TFS通过其内置的模型版本管理机制,完美地解决了这个...
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在汽车电子和智能座舱领域,AI模型的快速迭代和高可靠性要求使得传统的“单分区”OTA升级方式面临巨大挑战。任何升级失败都可能导致系统变砖或服务中断。A/B分区(冗余分区)机制是解决这一问题的黄金标准,它能保证在升级过程中服务的连续性和安全性...