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什么是MCP服务器?
MCP服务器是一个专门为AI模型部署设计的服务框架，它提供标准化的接口来加载、管理和运行不同种类的机器学习模型。通过简单的配置即可实现模型服务化。如何使用MCP服务器?
只需通过配置文件定义模型参数和部署选项，然后启动服务即可通过REST API或gRPC接口调用模型。支持动态加载和卸载模型。适用场景
适用于需要快速部署和测试AI模型的场景，特别是当需要同时管理多个模型版本或在开发和生产环境之间切换时。主要功能
多模型并行支持可同时加载和管理多个不同框架的模型(TensorFlow/PyTorch/ONNX等)
版本控制支持模型版本管理，可轻松切换不同版本的模型
性能监控内置请求统计和性能指标收集功能
优势与局限性
优势
轻量级设计，启动快速
统一的API接口，简化客户端集成
支持热更新模型，无需重启服务
局限性
目前仅支持CPU推理，GPU加速需要额外配置
大规模并发性能有待优化
缺乏企业级安全功能
如何使用
安装服务通过Docker或直接安装二进制包
配置模型编辑config.yaml文件定义要加载的模型
启动服务运行服务并指定配置文件
使用案例
情感分析API部署情感分析模型并提供REST API服务
多模型流水线串联多个模型实现复杂处理流程
常见问题
1
如何查看服务是否正常运行?访问/health接口或查看日志文件
2
支持哪些模型格式?支持ONNX,TensorFlow SavedModel,PyTorch TorchScript等主流格式
3
如何扩展自定义预处理逻辑?可通过编写插件或修改服务代码实现
相关资源
官方文档完整的API参考和配置指南
示例项目各种使用场景的示例配置和代码
社区论坛获取帮助和分享经验
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