模型部署是将训练好的机器学习模型应用于实际场景的过程。以下是关于模型部署的一些基本步骤和注意事项。
步骤
- 选择部署平台：根据应用场景选择合适的部署平台，如TensorFlow Serving、Kubeflow等。
- 模型转换：将训练好的模型转换为平台支持的格式。
- 模型测试：在部署前对模型进行测试，确保其性能稳定。
- 部署模型：将模型部署到所选平台。
- 监控与维护：监控模型性能，并根据需要调整模型参数。
注意事项
- 性能优化：确保模型在部署后仍能保持较高的性能。
- 安全性：保护模型和数据安全，防止未授权访问。
- 可扩展性：确保模型能够适应不同的负载需求。
模型部署流程图
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