# 机器学习模型部署完整指南

## 部署方式
1. REST API 服务
2. 边缘设备部署
3. 批处理任务
4. 流式推理

## 模型优化
- 量化：减少精度降低大小
- 剪枝：移除不重要连接
- 蒸馏：小模型学习大模型

## 服务框架
- TensorFlow Serving
- TorchServe
- ONNX Runtime
- Triton Inference Server

## 监控指标
- 延迟：P50/P95/P99
- 吞吐量：QPS
- 错误率
- 资源使用

## CI/CD 集成
自动化测试、版本管理、灰度发布

模型部署是 ML 项目的最后一公里！


<h1 id="heading-1">机器学习模型部署完整指南</h1>
<h2 id="heading-2">部署方式</h2>
<ol>
<li>REST API 服务</li>
<li>边缘设备部署</li>
<li>批处理任务</li>
<li>流式推理</li>
</ol>
<h2 id="heading-3">模型优化</h2>
<ul>
<li>量化：减少精度降低大小</li>
<li>剪枝：移除不重要连接</li>
<li>蒸馏：小模型学习大模型</li>
</ul>
<h2 id="heading-4">服务框架</h2>
<ul>
<li>TensorFlow Serving</li>
<li>TorchServe</li>
<li>ONNX Runtime</li>
<li>Triton Inference Server</li>
</ul>
<h2 id="heading-5">监控指标</h2>
<ul>
<li>延迟：P50/P95/P99</li>
<li>吞吐量：QPS</li>
<li>错误率</li>
<li>资源使用</li>
</ul>
<h2 id="heading-6">CI/CD 集成</h2>
<p>自动化测试、版本管理、灰度发布</p>
<p>模型部署是 ML 项目的最后一公里！</p>


机器学习模型部署完整指南 部署方式 1. REST API 服务 2. 边缘设备部署 3. 批处理任务 4. 流式推理 模型优化 量化：减少精度降低大小 剪枝：移除不重要连接 蒸馏：小模型学习大模型 服务框架 TensorFlow Serving TorchServe ONNX Runtime Triton Infer...

机器学习模型部署

机器学习模型部署完整指南

部署方式

模型优化

服务框架

监控指标

CI/CD 集成

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