如何使用PaddleHub进行模型的微调（Fine-tuning）操作，并部署为在线服务Hub Serving？请提供详细的步骤和代码示例。

针对深度学习和AI开发领域，PaddleHub为预训练模型的微调和在线服务部署提供了强大的支持。为了更深入地了解和掌握这些高级操作，推荐您参考《飞桨PaddleHub：预训练模型与迁移学习实践指南》一书，这将助您全面了解PaddleHub的实用技巧，并在实践中快速应用。

参考资源链接：[飞桨PaddleHub：预训练模型与迁移学习实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/1n0hqrt5mg?spm=1055.2569.3001.10343)

微调是迁移学习中的一种常见策略，通过在特定数据集上继续训练模型来优化性能。使用PaddleHub进行微调的步骤通常包括：
1. 安装PaddleHub和相关依赖；
2. 下载预训练模型；
3. 选择合适的数据集并进行预处理；
4. 使用PaddleHub提供的API加载模型，并设置微调所需的参数；
5. 启动微调过程并保存微调后的模型。

具体代码示例如下：

import paddlehub as hub
from paddlehub.finetune import trainer

module = hub.Module(name=

参考资源链接：[飞桨PaddleHub：预训练模型与迁移学习实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/1n0hqrt5mg?spm=1055.2569.3001.10343)