#码力全开·技术π对#在使用TensorFlow Serving部署模型时，客户端请求返回StatusCode.UNAVAILABLE
AI / TensorFlow
问题：在使用TensorFlow Serving部署模型时，客户端请求返回StatusCode.UNAVAILABLE错误，但服务日志显示模型已加载成功。如何调试gRPC连接问题？
代码示例：
channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'my_model'
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'
# 抛出异常: grpc._channel._InactiveRpcError
response = stub.Predict(request, timeout=10.0)期望：如何验证gRPC服务端状态？是否需要配置health_check？
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2025-05-09 09:47:46
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使用
grpc_cli 工具测试服务端grpcurl或grpc_cli（TensorFlow 提供的调试工具），直接调用服务端接口：如果返回服务列表（如
tensorflow.serving.ModelService），说明服务端正常。