现在我们有了Tensorflow服务，那么"Tensorflow Distibuted“到底是什么？

TensorFlow Distributed是TensorFlow框架的一个功能，用于在分布式环境中进行模型训练和推理。它允许将计算任务分布到多个计算节点上，以加速训练过程并处理大规模数据。

TensorFlow Distributed的主要特点和优势包括：

1. 分布式训练：TensorFlow Distributed可以将模型训练任务分布到多个计算节点上，每个节点负责处理一部分数据和计算，从而加快训练速度。它支持不同的分布式训练策略，如数据并行和模型并行。
2. 高可扩展性：通过将计算任务分布到多个计算节点上，TensorFlow Distributed可以有效地处理大规模数据和复杂模型。它可以自动管理节点之间的通信和同步，以实现高效的分布式计算。
3. 容错性：TensorFlow Distributed具有容错机制，可以处理节点故障和网络中断等问题。当一个节点发生故障时，系统可以自动重新分配任务到其他可用节点上，从而保证训练过程的连续性。
4. 灵活性：TensorFlow Distributed可以与各种分布式计算框架和工具集成，如Kubernetes、Apache Hadoop和Apache Spark等。它提供了丰富的API和配置选项，可以根据具体需求进行灵活配置和定制。

TensorFlow Distributed的应用场景包括但不限于：

1. 大规模机器学习：对于需要处理大规模数据和复杂模型的机器学习任务，TensorFlow Distributed可以提供高效的分布式计算能力，加速训练过程并提高模型性能。
2. 深度学习模型训练：对于深度学习任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等，TensorFlow Distributed可以将训练任务分布到多个计算节点上，实现快速训练和模型优化。
3. 实时推理：TensorFlow Distributed可以将模型推理任务分布到多个计算节点上，实现实时的模型推理和预测。这在需要处理大量请求和低延迟的应用场景中特别有用，如智能推荐、广告投放和智能语音助手等。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow Distributed相关的产品和服务，包括：

1. 腾讯云AI引擎：腾讯云AI引擎是一项全面的人工智能服务，其中包括了TensorFlow Distributed的支持。您可以使用腾讯云AI引擎来部署和管理分布式TensorFlow模型，实现高效的训练和推理。
2. 腾讯云容器服务：腾讯云容器服务是一种基于Kubernetes的容器管理平台，可以方便地部署和管理分布式TensorFlow训练任务。您可以使用腾讯云容器服务来快速搭建分布式训练环境，并利用其强大的调度和扩缩容能力。
3. 腾讯云弹性MapReduce：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以与TensorFlow Distributed集成，实现分布式训练和推理。您可以使用腾讯云弹性MapReduce来处理大规模数据集，并利用其高性能的计算和存储能力。

更多关于腾讯云相关产品和服务的详细介绍，请访问腾讯云官方网站：腾讯云。