欢迎来到机器学习模型部署专题！以下内容将帮助你理解如何将训练好的模型成功部署到生产环境。

部署概述 📌

模型部署是将机器学习模型转化为实际应用的关键步骤。主要包括以下流程：

  • 模型导出与封装
  • 服务端部署配置
  • API接口开发
  • 监控与维护

[!note] 部署前请务必完成 模型优化指南 的学习

步骤详解 🔧

  1. 模型导出
    使用 export_model 工具将训练结果保存为 .pb 或 .onnx 格式

    模型导出_流程

  2. 服务端搭建
    采用 Flask/TensorFlow Serving 等框架构建推理服务

    [!tip] 可参考 深度学习服务部署 获取更多实战技巧

  3. API开发
    创建 RESTful 接口供外部系统调用

    API_调用示例

  4. 容器化部署
    使用 Docker 包装服务并部署到云平台

    [!warning] 部署时注意 GPU 驱动兼容性问题

工具推荐 🛠️

工具 用途 文档链接
TensorFlow Serving 模型服务化部署 点击查看
Flask 快速构建 API 服务 官方文档
Docker 容器化部署方案 入门指南

常见问题 ❓

  • Q: 部署后预测结果与训练时差异大？
    A: 检查数据预处理流程是否与训练阶段保持一致

  • Q: 如何实现模型的实时监控？
    A: 可集成 Prometheus + Grafana 监控系统

    监控系统_架构

需要更多关于模型部署的实践案例，可以点击 这里 查看。