scikit学习模型部署在tensorflow服务中

Question

我已经构建了scikit学习模型，并且已经准备好进行部署。 想要使用tensorflow进行部署，请通过下面的链接访问。

https://towardsdatascience.com/how-to-deploy-machine-learning-models-with-tensorflow-part-1-make-your-model-ready-for-serving-776a14ec3198

我可以使用scikit-learn脚本来训练模型并将其存储在各自的张量流目录中，并开始进行推理。 请告诉我scikit学习模型是否可以在tensorflow中提供。

尝试使用FLASK API来提供静态服务，因为我们有近100种模型，并且由于扩展问题而不能使用FLASK。

想和下面的检查点一起去。

def create_checkpoints_dir():
    '''
    Creates the checkpoints directory if it does not exist
    '''
    if not os.path.exists(checkpoints_dir):
        os.makedirs(checkpoints_dir)

到目前为止，..碰到了方法本身，没有得到结果。