Tensorflow Serving - grpc._channel._Rendezvous:以：<_Rendezvous = StatusCode终止的RPC的状态。不可用

TensorFlow Serving是一个用于部署机器学习模型的开源系统，它提供了一个高性能、可扩展的方式来提供训练好的TensorFlow模型的预测服务。它使用gRPC作为通信协议，通过网络接收请求并返回预测结果。

在使用TensorFlow Serving时，有时可能会遇到grpc._channel._Rendezvous错误，这是一个RPC（远程过程调用）的状态错误，表示请求无法完成。这种错误通常是由于以下原因之一导致的：

1. 服务端不可用：可能是由于服务端未启动、端口被占用或网络连接问题导致的。在这种情况下，需要确保TensorFlow Serving服务已正确启动，并且网络连接正常。
2. 请求参数错误：可能是由于请求参数的格式、类型或值不正确导致的。在这种情况下，需要检查请求参数是否符合TensorFlow Serving的要求，并进行相应的修正。
3. 模型加载失败：可能是由于TensorFlow Serving无法加载或解析模型文件导致的。在这种情况下，需要确保模型文件存在且格式正确，并检查TensorFlow Serving的配置文件是否正确指定了模型文件的路径。

对于以上问题，可以通过以下方式进行排查和解决：

1. 检查TensorFlow Serving服务是否正常启动，并确保网络连接正常。
2. 检查请求参数是否符合TensorFlow Serving的要求，并进行相应的修正。
3. 检查模型文件是否存在且格式正确，并检查TensorFlow Serving的配置文件是否正确指定了模型文件的路径。

如果以上方法无法解决问题，可以参考TensorFlow Serving的官方文档或社区论坛，寻求更详细的帮助和支持。

关于TensorFlow Serving的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品：腾讯云AI智能服务-模型部署与推理服务（链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tf-serving）。

请注意，本回答仅提供了一般性的解决思路和建议，具体问题具体分析，需要根据实际情况进行调试和排查。