案例介绍
从实验到真实生产环境，对机器学习模型的部署是至关重要的，需要考虑到很多因素，例如服务速度和质量。目前看来，TensorflowServing是一个很好的选择。Tensorflow Serving是Google开源的一个服务系统，可以直接将训练好的模型上线并提供服务，网络上也有很多尝试在上面部署NMT之类的服务。TFServing具有如下明显的优势：
(1) 支持docker部署：(2) 支持多种通信方式：(3) 挂载模型简单：
负责：客户端开发，服务端开发
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