深度学习训练好的模型或者从别处得来的模型如何部署到生产中？

通俗来讲，模型部署就是在某一框架内训练好的模型（权重文件），经过具体框架进行模型转化或者直接使用对应语言所提供的API接口，load、get一系列操做，使得训练好的“黑箱”能获得实际应用。这种方式多是简单的pyinstaller库进行简单的封装、也能够是pyqt进行界面集成、接口调用，或者使用flask或者Django框架进行前端和后台服务器的嵌入，这些整体来讲，都算是模型部署。前端 使用dock

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