#码力全开·技术π对#如何在TensorFlow Serving中实现模型的热更新?
如何在TensorFlow Serving中实现模型的热更新?
TensorFlow
尔等氏人
2025-06-12 08:28:47
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在TensorFlow Serving中实现模型热更新,需通过动态版本管理完成。首先将训练好的模型以
saved_model
格式保存至指定路径,并配置model_name
和base_path
。启动Serving时启用--rest_api_port
或--grpc_port
暴露管理接口。通过发HTTP/gRPC请求至/v1/models/${MODEL_NAME}/versions
端点,可动态加载新版本模型。客户端通过指定版本号(如version=2
)切换模型,Serving会自动处理版本路由。需确保新模型与旧版本输入输出签名兼容,避免因接口变更导致服务中断。通过此机制,可在不重启服务的情况下完成模型无缝更新。