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部署机器学习模型的方法有很多,下面列举几种常见的方法:
在线部署:将模型部署到网络服务器或云平台上,通过接口与用户交互。
离线部署:将模型部署到终端设备(如手机、PC 等)上,用户在设备上使用时直接调用模型。
容器化部署:使用容器技术(如 Docker)将模型、依赖库和运行环境打包成一个镜像,方便在不同的机器上快速部署。
服务化部署:使用服务框架(如 Flask、FastAPI 等)将模型包装成一个 HTTP 服务,方便接入系统。
模型服务器部署:使用模型服务器工具(如 TensorFlow Serving、Seldon 等)将模型部署到网络服务器或云平台上,提供高性能、高可用的模型服务。