好的,各位听众朋友们,欢迎来到今天的“机器学习模型部署:Flask/FastAPI + ONNX/TensorFlow Serving”主题讲座!我是今天的导游——代码界的段子手,bug界的终结者,模型部署界的指路明灯(咳咳,有点自吹自擂了😅)。 今天,咱们不搞那些高深莫测的公式,也不玩那些云里雾里的理论。咱们就用最接地气的方式,把模型部署这件事儿,给它扒个精光,让它变得像煎饼果子一样简单实在! 一、模型部署:从实验室到餐桌,最后一公里路! 各位想想,辛辛苦苦训练出来的机器学习模型,就像精心烹饪的一道菜。如果只是放在实验室里,或者电脑硬盘里,那它就永远只是个半成品。只有把它端上餐桌,让千家万户都能品尝到它的美味,才能真正体现它的价值! 而模型部署,就是这“最后一公里路”。它负责把你的模型,从实验室搬到生产环境,让它能够接受用户的请求,给出预测结果,为你的业务创造价值。 二、Flask/FastAPI:搭建模型服务的“小厨房” 模型部署的第一步,就是要搭建一个模型服务的“小厨房”,也就是咱们常说的API服务。这个“小厨房”负责接收用户的请求,调用模型进行预测,然后把结果返回给用户。 在这 …