给我推荐20个比较流行的部署深度学习模型的方法地址

1. 使用 TensorFlow Serving 进行模型部署
2. 使用 Flask 框架将模型打包成 API
3. 使用 GPU 服务器，如 AWS p3/p2、GCP n1-highmem-8 等，进行模型部署
4. 在云平台上使用容器化解决方案，如 Docker、Kubernetes 进行模型部署
5. 使用 Google Cloud ML Engine 进行模型部署
6. 将模型部署到微服务架构中
7. 使用 TensorFlow Lite 将模型部署到移动端
8. 使用 ONNX 将模型转化为可以在多种平台上运行的格式，然后进行模型部署
9. 使用 Amazon SageMaker 进行模型部署
10. 使用 Microsoft Azure 机器学习服务进行模型部署
11. 使用常见的 Web 框架，如 Django、Flask、Ruby on Rails 等，进行模型部署
12. 使用 TensorFlow.js 将模型部署到网页上
13. 将模型部署到小型边缘设备上，如 Raspberry Pi
14. 使用 Streamlit 快速构建可视化界面，方便模型部署
15. 使用 FastAPI 快速构建 API，方便模型部署
16. 使用 Alibi 包进行模型解释和可视化，方便模型部署
17. 使用 TensorFlow Extended (TFX) 进行端到端的机器学习流程管理和模型部署
18. 使用 Google Cloud Functions 进行模型部署
19. 使用

相关问题

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6. Seldon Core
7. Kubeflow
8. Clipper
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10. Neural Net Playground
11. TensorFlow Hub
12. TensorFlow.js
13. TensorFlow Lite
14. OpenCV
15. Keras.js
16. CoreML
17. ML Kit
18. TensorFlow Serving with Docker
19. TensorFlow Serving with Kubernetes
20. TensorRT

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