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标签：tensorflow

编程语言

如何用tensorflow serving部署pytorch模型

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对于个人站长和开发者来说，在VPS或云虚拟机上部署机器学习模型服务是一个常见的需求。虽然PyTorch在训练上灵活强大，但TensorFlow Serving（TFS）在生产环境中的稳定性和批处理能力往往更胜一筹。本文将指导您如何通过ONN...

人工智能和大数据

为什么PyTorch会取代TensorFlow？

andy阅读(83)评论(0)

PyTorch在研究界和产业界快速超越TensorFlow，其核心原因并非仅仅是API的友好性，而是在AI基础设施层面，它完美解决了“开发态”和“生产态”的效率冲突。PyTorch的Eager Execution（即时执行）模式提供了极高的...

人工智能和大数据

什么是TensorFlow serving？

andy阅读(89)评论(0)

TensorFlow Serving (TFS) 是Google开发的一款高性能、灵活的系统，专门用于将机器学习模型（尤其是TensorFlow模型）投入生产环境。它解决了模型版本管理、高并发请求处理和硬件加速等关键部署问题。 本文将聚焦如...

人工智能和大数据

2025年学习TensorFlow值得吗？

andy阅读(82)评论(0)

2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...

人工智能和大数据

微软内部使用PyTorch还是TensorFlow？

andy阅读(87)评论(0)

许多关注AI部署的技术人员都会好奇，微软在内部和其AI服务（如Azure ML、Windows ML）中更侧重于哪个深度学习框架？事实是，尽管微软是TensorFlow的早期支持者，但近年来它在PyTorch生态中的投入巨大，特别是在开源贡...

人工智能和大数据

谷歌会放弃TensorFlow吗？

andy阅读(92)评论(0)

谷歌是否会放弃TensorFlow（TF）是一个复杂的生态问题，但对于AI基础设施工程师而言，更实际的挑战是：如何在新模型普遍倾向于使用PyTorch训练的情况下，继续高效利用已经搭建好的TensorFlow Serving（TFS）集群和...

人工智能和大数据

如何部署TensorFlow模型？

andy阅读(93)评论(0)

在AI模型进入生产环境时，模型的部署和管理是至关重要的一环。直接在Web框架中加载TensorFlow模型会带来性能瓶颈、版本控制困难和缺乏监控等问题。TensorFlow Serving (TFS) 是Google专门为部署机器学习模型设...