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通过TensorFlow Serving部署模型。

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简介：
常规情况下，通常采用TensorFlow框架来执行模型的训练、验证以及预测任务。然而，当模型经过完善后，其部署到生产环境并正式运行的流程会因具体情况而异，导致直接使用TensorFlow变得不便。本文旨在介绍TensorFlow Servering，它能够将已经训练完成的模型直接部署到线上并提供服务，从而解决上述问题。

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