TensorFlow 模型保存恢复与 Serving 部署实战 · 课程目录

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TensorFlow模型保存基础什么是模型保存，为什么需要保存模型，SavedModel与HDF5格式对比

Keras模型保存与加载使用model.save()保存完整模型，使用load_model()恢复模型

仅保存权重使用model.save_weights()与model.load_weights()，适用于迁移学习场景

仅保存架构使用model.to_json()与model.from_json()，保存模型结构不保存参数

Checkpoint回调机制使用ModelCheckpoint回调自动保存训练过程中的最佳模型

自定义保存逻辑编写自定义回调函数，实现特定条件下的模型保存

TensorFlow SavedModel格式详解SavedModel目录结构（assets、variables、saved_model.pb）

SavedModel的导出使用tf.saved_model.save()导出模型，指定签名函数

SavedModel的加载使用tf.saved_model.load()恢复模型，调用签名进行推理

签名函数（SignatureDef）定义什么是签名函数，如何定义输入输出签名

多签名模型为一个模型定义多个签名（如serving_default、predict、classify）

TensorFlow Serving简介什么是TensorFlow Serving，它的核心优势与适用场景

Serving架构解析Servable、Manager、Source、Loader等核心组件介绍

Serving安装与配置使用Docker安装TensorFlow Serving，配置文件详解

启动Serving服务使用tensorflow_model_server命令启动，指定模型路径与端口

RESTful API调用使用HTTP POST请求调用Serving服务，解析JSON响应

gRPC API调用使用gRPC客户端调用Serving服务，Protobuf消息定义

客户端SDK编写使用Python编写Serving客户端，发送推理请求并处理结果

模型版本管理Serving如何管理多版本模型，使用--model_version_policy参数

动态模型加载在不重启服务的情况下，动态加载新版本的模型

模型热更新策略实现零宕机模型更新，使用--model_config_file配置

批处理推理配置Serving的批处理参数（max_batch_size、batch_timeout_micros）

性能调优调整Serving线程数、内存限制、并发请求数等参数

GPU加速推理配置Serving使用GPU，指定CUDA设备与内存增长策略

模型预热（Warmup）使用warmup请求预热模型，避免首次推理延迟

自定义Op支持在Serving中使用自定义TensorFlow Op，编译与部署流程

日志与监控配置Serving的日志级别，集成Prometheus监控指标

安全与认证为Serving服务添加TLS/SSL加密，实现API密钥认证

生产环境部署使用Kubernetes部署Serving服务，实现自动扩缩容

综合实战从模型训练到Serving部署全流程，构建一个完整的端到端推理系统