本文将为您介绍如何将训练好的机器学习模型导出并部署到实际应用中。以下是一个基本的步骤指南。

步骤 1: 模型导出

  1. 确认模型训练完成：确保您的模型已经训练完毕，并且达到预期的性能指标。
  2. 选择导出格式：根据您的需求选择合适的模型导出格式，如ONNX、TensorFlow SavedModel或PyTorch TorchScript。
  3. 使用模型导出工具：使用对应的工具导出模型，例如TensorFlow的tf.saved_model.save或PyTorch的torch.jit.save。

步骤 2: 模型部署

  1. 选择部署平台：根据您的应用场景选择合适的部署平台，如AWS、Google Cloud或本地服务器。
  2. 编写部署脚本：使用相应的编程语言和框架编写部署脚本，例如使用Flask或Django构建REST API。
  3. 模型推理：在部署脚本中实现模型推理功能，将输入数据传递给模型并获取输出结果。

附加资源

想了解更多关于模型部署的细节？可以查看我们的模型部署最佳实践。

机器学习模型部署流程图