部署经过训练的神经网络模型涉及将其转换为适合生产环境的格式，并将其与应用程序或系统集成。TensorFlow、PyTorch或ONNX等框架简化了模型序列化和兼容性。
部署平台确定流程: 对于web应用程序，模型可以托管在云平台 (例如AWS、GCP) 上并通过api访问; 对于移动或嵌入式设备，模型使用TensorFlow Lite或PyTorch mobile等库进行优化。诸如量化或修剪之类的优化技术可以减小模型大小并提高推理速度，而不会显着影响准确性。
持续监测是部署后必不可少的。像Prometheus或Grafana这样的工具可以跟踪模型性能和用户反馈，确保部署的模型保持有效，并根据不断变化的需求保持最新。