部署机器学习模型有哪些方法

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。