要部署TensorFlow Serving客户端脚本，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorFlow Serving客户端库： 要在Python脚本中使用TensorFlow Serving客户端，首先需要安装TensorFlow Serving库。可以使用以下命令在终端中安装库：

pip install tensorflow-serving-api

2. 导入必要的库： 在您的Python脚本中，您需要导入一些必要的库，包括tensorflow_serving.apis和grpc：

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc

3. 创建TensorFlow Serving客户端： 要与TensorFlow Serving服务器进行通信，您需要创建一个TensorFlow Serving客户端。您可以使用以下代码创建客户端：

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8500')  # 替换为您的TensorFlow Serving服务器地址
stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)

4. 构建请求： 在构建请求之前，您需要准备输入数据并将其转换为TensorProto格式。然后，您可以创建一个PredictRequest对象，将输入数据添加到请求中：

request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'your_model_name'  # 替换为您的模型名称
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'  # 替换为您的模型的签名名称
request.inputs['input_name'].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(input_data, shape=input_shape))  # 替换为您的输入名称和数据

5. 发送请求并获取响应： 发送请求并获取响应的过程可以通过以下代码完成：

response = stub.Predict(request, timeout=10.0)
output_data = tf.make_ndarray(response.outputs['output_name'])  # 替换为您的输出名称

这样，您就可以使用TensorFlow Serving客户端脚本部署模型并获取预测结果了。

请注意，上述代码示例中的一些值需要根据您的具体情况进行替换，例如服务器地址、模型名称、输入输出名称等。确保根据自己的实际情况进行相应的修改。