TF模型部署的特点
可扩展性、稳定性、可靠性（能经历大规模多应用部署的考验）好
可扩展性、稳定性、可靠性（能经历大规模多应用部署的考验）好
TFserving高性能 ， 开源的机器学习服务系统 ， 专为部署设计的TFserving可以结合docker一起使用 ， 部署方便提供了REST和GRPC的接口支持regression ， classify ， predict的apiserving的轻量化可以很好的解决服务问题
TF采用分布式的架构 ， 对云的处理适应能力好 ， 适合大规模项目的部署
TF有Js的版本 ， 支持的浏览器端训练推理
【埃尔法哥哥python教程：TF模型部署的特点】Tensorboard的可视化工具便于查看数据
各个平台上都能跑 ， win、Linux、MacOS、Android、iOS都能方便的使用
可以用python接口 ， 也有高性能的C++接口
支持离线多机多cpu、gpu的分布式训练 ， 还有在线提供serving的一整套解决方案 ， 快速落地项目 ， 极大减少工程成本

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