🌟 Python 机器学习模型部署指南

部署方式概览

Python 机器学习模型部署常见方案如下：

1. 本地服务部署

✅ 使用 Flask 或 FastAPI 构建 REST API

📦 通过 Docker 容器化部署

⚙️ 配合 Gunicorn 或 Uvicorn 运行

2. 云端部署

☁️ AWS EC2 + GPU 实例

☁️ Azure Notebooks 或 Google Cloud AI Platform

💻 使用云服务商提供的机器学习推理服务

关键技术栈

• 框架选择: TensorFlow Serving / TorchServe
• 模型优化: ONNX Runtime 加速推理
• 监控方案: Prometheus + Grafana 实时追踪

扩展阅读

想深入了解模型部署最佳实践？
👉 点击这里查看部署架构设计文档

部署过程中遇到性能瓶颈？建议参考 模型压缩技术指南 进行优化。