# rec-tf-api

**Repository Path**: chenjia_gitee/rec-tf-api

## Basic Information

- **Project Name**: rec-tf-api
- **Description**: Tensorflow Serving gRPC client for java
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-11-29
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Tensorflow serving java gRPC client

## 前言
Tensorflow serving 是一个用户部署 Tensorflow 模型的服务器。当配置启动之后，可以通过 rest 与 gRPC 访问，默认只会提供 gRPC 接口，端口8500。

rest 的访问方式官方有介绍，在底部参考中。

但是 gRPC 访问则直接跳转到了 tf serving 的 proto 文件定义处了，这些文件关联关系错综复杂，还引用了大量的 Tensorflow 源码中的 proto 文件。Tensorflow 官方明确表示暂无 Java 客户端（注意，这不是指用 Java 加载并服务化模型，仅仅是 gRPC 调用），所以需要自己制作。

制作此客户端就一件事：把 proto 文件编译成 Java 代码。问题在于 proto 文件引用的关系过于复杂，数量较多（近90个），且这些文件分布于 TF serving 与 TF 两个仓库中。所以这是一个体力活。

## 使用
Maven pom 中引入如下：
```xml
<dependency>
    <groupId>com.vova.rec</groupId>
    <artifactId>rec-tf-api</artifactId>
    <version>1.15.0</version>
</dependency>
```
无需再引入 gRPC 相关依赖。目前支持的版本是 `1.15.0`，需要注意，哪怕是小版本差异，也可能会造成不兼容，尽量把 TF、TF serving、本项目版本统一化，避免产生兼容性问题。

## Reference
1. [tensorflow/serving/RESTful-API](https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/api_rest.md)
2. [tensorflow/serving/proto-file-definition](https://github.com/tensorflow/serving/tree/master/tensorflow_serving/apis)
3. [tensorflow-serve-client](https://github.com/junwan01/tensorflow-serve-client)