TensorFlow Serving和TensorFlow Service的区别

Question

我有一个问题，关于 TensorFlow Serving 和 TensorFlow service 之间的区别。（很抱歉我对这一点不太熟悉。）

我找到了 TensorFlow Serving 的定义，它是“TensorFlow Serving 是一个灵活、高性能的机器学习模型服务系统，专为生产环境设计。”(https://www.tensorflow.org/serving/) 而我想知道 TensorFlow service 是什么？例如在这个句子中：

“TensorFlow 模型可以部署到生产服务（如 TensorFlow service）和移动设备。”

那么生产服务是什么呢？ 我猜 TensorFlow service 指的是帮助管理 TensorFlow 的某些服务，而不是用来部署 TensorFlow 模型的 TensorFlow Serving 系统。这样说对吗？ 我对 TensorFlow service 是什么感到困惑，你能解释一下吗？

非常感谢您的帮助！

- Penny

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请在TensorFlow架构中查找（TensorFlow）主节点和工作节点服务。 - Drux

Answer 1

我认为TensorFlow Serving是一种系统，使我们能够轻松部署tf模型，无需费力费神（例如，通过使用已保存的模型，在生产环境中不需要指定模型架构），而TensorFlow Service则类似于Google ML引擎。

附言：请勿把我的话当真 :)

- Andika Tanuwijaya