AI模型部署是将训练完成的机器学习模型应用到实际生产环境的关键环节。以下是核心要点：
1. 部署流程概览
- 模型训练 → 通过数据集训练得到高精度模型
- 模型优化 → 量化/剪枝提升推理效率
- 服务集成 → 搭建API接口供业务调用
2. 关键技术选型
| 技术类别 | 常用方案 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 模型格式 | ONNX/TensorRT | 跨平台兼容性 |
| 部署框架 | Flask/Django | 快速构建服务 |
| 监控方案 | Prometheus/Grafana | 实时性能观测 |
3. 注意事项
⚠️ 合规性：确保符合数据隐私法规（如GDPR）
🔒 安全性：部署HTTPS并设置访问权限
⚙️ 可扩展性：采用容器化技术（如Docker）便于弹性伸缩
4. 扩展阅读
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AI技术总览
模型部署实践案例
部署成功后，建议持续进行A/B测试以验证模型效果