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Faster TensorFlow models in Hugging Face Transformers

本文介紹如何將 Hugging Face Transformers 中的 TensorFlow 模型導出為 SavedModel 格式，並利用 TensorFlow Serving 進行高效部署。透過啟用 XLA（加速線性代數）編譯，開發者可以顯著降低推理延遲並提高吞吐量。這套方案為生產環境提供了一個無需 Python 運行時、高併發且低延遲的 NLP 模型服務架構。