tf-serving tflite config如何写

在使用 TensorFlow Serving 提供 TFLite 模型时，可以通过创建一个配置文件来指定模型的加载和运行方式。下面是一个示例的 TFLite 配置文件：

{
  "model_config_list": [
    {
      "name": "my_tflite_model",
      "base_path": "/path/to/my/model",
      "model_platform": "tensorflow_lite",
      "model_version_policy": {
        "specific": {
          "versions": [1, 2, 3]
        }
      }
    }
  ],
  "model_config_reload_interval_ms": 300000,
  "max_num_load_retries": 5,
  "load_retry_interval_micros": 500000
}

上述配置文件中的关键部分如下：

• name：模型的名称，用于在请求中标识模型。
• base_path：模型文件的基本路径，包含模型文件的目录。
• model_platform：指定模型的平台为 TensorFlow Lite。
• model_version_policy：指定模型版本的加载策略。在上述示例中，使用了 specific 策略，指定了模型版本为 1、2、3。
• model_config_reload_interval_ms：模型配置文件重新加载的间隔时间（以毫秒为单位）。
• max_num_load_retries：尝试加载模型的最大次数。
• load_retry_interval_micros：加载模型的重试间隔时间（以微秒为单位）。

请根据实际情况修改配置文件中的路径和参数。在启动 TensorFlow Serving 时，通过使用 --model_config_file=/path/to/config.json 参数来指定配置文件的路径