深度學習訓練好的模型或者從別處得來的模型如何部署到生產中？

通俗來講，模型部署就是在某一框架內訓練好的模型（權重文件），經過具體框架進行模型轉化或者直接使用對應語言所提供的API接口，load、get一系列操做，使得訓練好的「黑箱」能獲得實際應用。這種方式多是簡單的pyinstaller庫進行簡單的封裝、也能夠是pyqt進行界面集成、接口調用，或者使用flask或者Django框架進行前端和後臺服務器的嵌入，這些整體來講，都算是模型部署。前端 使用dock

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