在完成机器学习模型的训练后，如何将其部署到生产环境中是一个关键步骤。以下是一些关于机器学习部署的基础知识。

什么是机器学习部署？

机器学习部署是将训练好的模型集成到应用程序或服务中，以便它可以在实际环境中使用数据进行分析和预测。

部署步骤

  1. 选择部署平台：根据需求选择合适的部署平台，例如 AWS、Azure、Google Cloud 等。
  2. 容器化：使用 Docker 等工具将模型容器化，以便在不同的环境中运行。
  3. 模型服务化：将模型转换为 API 服务，以便其他应用程序可以调用。
  4. 监控与维护：部署后，需要定期监控模型性能，并根据需要进行维护。

实战案例

以下是一个关于如何使用 TensorFlow Serving 部署模型的示例。

相关资源

机器学习部署架构图