模型部署是AI项目的最后一步，需要将训练好的模型部署到生产环境。
一、模型优化
模型压缩、量化、剪枝等模型优化方法。
二、推理引擎
TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等推理引擎的使用方法。
三、模型格式转换
将模型转换为ONNX、TensorFlow Lite、PyTorch JIT等格式。
四、服务部署
使用Flask、FastAPI、TensorFlow Serving部署模型服务。
五、容器化部署
使用Docker和Kubernetes部署AI服务。
六、模型监控
监控模型性能、数据漂移、模型更新策略。
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