深度学习框架的集成是构建高效AI系统的关键环节。以下内容涵盖主流框架的整合策略与实践建议：
常见框架集成方案 🧠
TensorFlow
通过tf.saved_model实现模型导出与部署，支持Keras API简化流程PyTorch
利用torch.jit进行模型序列化，结合TorchScript实现跨平台兼容ONNX Runtime
通过模型转换（如torchscript→ONNX）实现跨框架推理加速
集成最佳实践 🔧
- 使用统一的模型接口规范（如Model Zoo）
- 部署时优先选择轻量化框架（如TFLite）
- 通过容器化技术（如Docker）保障环境一致性
- 定期参考深度学习框架对比指南更新技术选型
📌 注意：框架集成需关注版本兼容性，建议通过官方文档验证接口细节