AI Deployment 是将人工智能模型部署到实际应用中的过程。这一过程涉及到模型的选择、环境的搭建、部署策略的制定等多个方面。
部署步骤
- 模型选择：根据应用场景选择合适的AI模型。
- 环境搭建：准备适合模型运行的硬件和软件环境。
- 模型训练：在训练集上对模型进行训练。
- 模型评估：在测试集上评估模型的性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中。
部署工具
以下是一些常用的AI Deployment工具：
- TensorFlow Serving：由Google开源的模型部署工具。
- Kubernetes：用于容器化应用的编排工具。
- Docker：用于容器化的平台。