在不安装Tensorflow的情况下提供Tensorflow模型

，可以通过使用Tensorflow Serving来实现。Tensorflow Serving是一个用于部署机器学习模型的高性能开源系统，它可以将训练好的Tensorflow模型部署为可用的API服务。

Tensorflow Serving的优势包括：

1. 高性能：Tensorflow Serving使用了多种优化技术，如模型加载和推理的并发处理、模型缓存等，以提供高性能的模型服务。
2. 弹性扩展：Tensorflow Serving支持水平扩展，可以根据需求动态添加或删除模型服务器，以应对不同规模的请求负载。
3. 灵活部署：Tensorflow Serving支持多种部署方式，可以在本地服务器、容器环境或云平台上进行部署，以满足不同的部署需求。
4. 多版本管理：Tensorflow Serving支持同时部署和管理多个模型版本，可以方便地进行A/B测试、灰度发布等策略。

Tensorflow Serving的应用场景包括：

1. 实时预测：通过将训练好的Tensorflow模型部署为API服务，可以实现实时的模型预测，如图像分类、文本生成等。
2. 批量推理：Tensorflow Serving支持批量推理，可以高效地处理大规模数据集的模型推理任务，如推荐系统、广告排序等。
3. 分布式推理：通过水平扩展Tensorflow Serving，可以实现分布式的模型推理，以应对高并发的请求负载。

腾讯云提供了Tensorflow Serving的相关产品和服务，包括AI推理服务（Tencent AI Inference），详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tai-inference

注意：以上答案仅供参考，具体产品选择和部署方式需根据实际需求和情况进行决策。