利用Docker和阿里云容器服务，上手TensorFlow机器学习方案。TensorFlow Serving是Google开源的一个灵活的、高性能的机器学习模型服务系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它除了原生支持TensorFlow模型，还可以扩展支持其他类型的机器学习模型。TensorFlow Serving的典型的流程如下：学习者(Learner，比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练。等模型训练完成、验证之后，模型会被发布到TensorFlow Serving系统服务器端。客户端提交请求，由服务端返回预测结果。客户端和服务端之间的通信采用的是RPC协议。
阿里云容器服务提供了简单而强大的容器编排能力，可以方便地在云端部署和管理 TensorFlow Serving 集群，并利用阿里云SLB进行负载均衡。利用阿里云容器服务我们可以在云端快速测试、部署深度学习应用，让机器学习不再高冷。阿里云为机器学习提供了丰富的基础设施，从弹性计算、负责均衡到对象存储，日志、监控等等。容器服务可以优雅地将这些能力整合起来，释放深度学习应用的威力。
