TensorFlow Servingとは？モデルデプロイ方法と活用事例

TensorFlow Servingは、機械学習モデルを展開しリアルタイムの予測を提供するためのオープンソースのソフトウェアライブラリです。訓練済みのTensorFlowモデルを簡単に本番環境に展開し、RESTful APIやgRPCインターフェースを使用してモデルの予測サービスを提供することができます。

TensorFlowモデルを展開するには、まずモデルをSavedModel形式にエクスポートし、その後TensorFlow Servingを使用してSavedModelをサーバーに読み込む必要があります。その後、HTTPリクエストまたはgRPCコールを使用して入力データをサーバーに送信し、モデルの予測結果を取得できます。TensorFlow Servingはモデルのバージョン管理、動的スケーリング、負荷分散など、生産環境でのモデルの展開と管理をより簡単かつ効率的にする機能をサポートしています。