欢迎来到模型部署示例页面！以下内容将帮助您了解如何在不同场景下部署机器学习模型，包含代码模板和最佳实践建议。

🧱 部署基础架构

  1. 环境准备

    • 安装必要的依赖：pip install flask tensorflow
    • 配置GPU加速（如适用）：查看CUDA安装指南
    • 确保模型文件已保存至models/目录

  2. 服务启动模板 

    from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf

app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('models/your_model.h5')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['input']
    prediction = model.predict([data])
    return jsonify({'result': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

  3. 部署验证

    模型部署流程
    使用Postman测试API接口，输入示例数据：`{"input": [1.2, 3.4, 5.6]}`

📦 常见部署方式

方式 适用场景 优势
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AWS SageMaker 云端大规模训练 支持自动扩缩容
Gunicorn 生产级服务优化 可搭配Nginx反向代理

⚠️ 注意事项

  • 模型版本控制建议使用DVC工具
  • 生产环境需添加HTTPS支持：SSL配置教程
  • 建议使用gRPC替代HTTP以提升吞吐量

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