flask 部署深度学习

模型时需要注意哪些问题？

当部署深度学习模型时，以下是需要注意的问题：

1. 选择合适的硬件：确保服务器/云实例具有足够的计算和存储资源，以支持模型的推理。

2. 压缩和优化模型：最大限度地减小模型的体积和计算复杂度以提高推理速度。

3. 数据预处理：确保在部署模型之前对输入数据进行正确的归一化、缩放和预处理以获得更好的性能。

4. 选择合适的框架：选择最适合模型、硬件和架构的框架以提高模型的效率。

5. 监控和管理：对模型进行监控以及及时修复模型在推理中出现的问题。