TensorFlow 2模型部署是将模型从训练环境部署到实际应用环境的过程，它为应用提供了可靠的模型服务。本文将介绍TensorFlow 2模型部署的快速入门指南。
1.准备部署环境
需要准备部署环境，准备部署环境需要安装TensorFlow 2，在安装TensorFlow 2之前，需要安装Python 3.5或更高版本，安装完成后，即可使用pip安装TensorFlow 2，可以使用以下命令安装：
pip install tensorflow
2.准备模型
需要准备模型，TensorFlow 2支持多种模型格式，包括TensorFlow SavedModel格式、TensorFlow Hub模型、Keras模型等，可以根据自己的需要选择合适的模型格式。
3.模型转换
需要将模型转换为TensorFlow Serving格式，TensorFlow Serving是TensorFlow模型部署的标准格式，可以使用TensorFlow 2的tf.saved_model API将模型转换为TensorFlow Serving格式，具体操作步骤如下：
- 将模型的输入和输出定义为TensorFlow的张量；
- 使用tf.saved_model.save函数将模型保存为TensorFlow Serving格式；
- 使用tf.saved_model.loader加载模型。
4.模型部署
可以使用TensorFlow Serving进行模型部署，TensorFlow Serving可以提供RESTful API，可以使用RESTful API调用模型，也可以使用gRPC协议调用模型，具体操作步骤如下：
- 安装TensorFlow Serving；
- 使用tensorflow_model_server命令启动TensorFlow Serving服务；
- 使用RESTful API或gRPC协议调用模型。
以上就是，通过以上步骤，可以快速部署TensorFlow 2模型，实现模型服务。