深度学习笔记——模型部署

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。

模型部署

模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部署方式的设计，以及后续的监控和优化。以下是模型部署的关键步骤、常见方法和部署的最佳实践。

模型部署的关键步骤

1. 模型打包：

   • 将模型保存为特定格式（如 ONNX、TorchScript、SavedModel），便于在不同框架和设备上兼容运行。
   • 在打包过程中，可以将模型的结构和权重、预处理/后处理逻辑一起封装。

2. 选择部署环境：