TensorFlow モデルのデプロイと推論：実践ガイド
TensorFlowでモデルのデプロイと推論を行うためには、以下の手順を実行することができます。
- モデルのトレーニング：まず、TensorFlowを使用してモデルをトレーニングする必要があります。トレーニングの間、モデルの定義、データの読み込み、トレーニングループの実行などを行うために、TensorFlowのさまざまなAPIやツールを利用できます。
- モデルのエクスポート：モデルのトレーニングが完了した後、モデルを製品環境で使用できる形式にエクスポートする必要があります。 TensorFlowは、SavedModel、Frozen Graphなど、さまざまなモデルエクスポート形式をサポートしています。 モデルをエクスポートするために、tf.saved_model.save()やtf.io.write_graph()などの関数を使用することができます。
- 部署モデル：エクスポートされたモデルを本番環境に展開します。展開の際、TensorFlowランタイムにモデルをロードし、推論用の入力データを提供する必要があります。展開先は、ローカルサーバー、クラウド、またはモバイルデバイスから選択できます。
- 推論を行う際には、モデルの展開が完了すると、TensorFlowの推論APIを使用できます。推論コードをグラフモードに最適化するためにtf.function()を使用することで、推論性能を向上させることができます。また、TensorFlow ServingやTensorFlow Liteなどのツールを使用することで、効率的なモデル推論を実現することができます。
TensorFlowでモデルのデプロイと推論を行うには、モデルのトレーニング、エクスポート、デプロイ、推論などのステップを経る必要があります。TensorFlowはこれらのステップを簡素化するための豊富なAPIとツールを提供しており、モデルの迅速なデプロイと推論をサポートしています。
