模型部署是指將一個已經訓練好的機器學習模型或統計模型套用到實際生產環境中去的過程。
這通常涉及到將模型從訓練環境導出，並部署到生產環境中，可能以服務或庫的形式提供。模型部署的過程中，可能需要解決模型框架兼容性差和模型運行速度慢的問題。為了實現這一目標，模型通常會被轉換成一種中間表示（如ONNX格式），然後利用推理引擎（如ONNX Runtime或TensorRT）來支持模型在特定平台上的運行。
模型部署不僅限於技術實施，還包括環境配置、軟體安裝等步驟，確保模型可以在實際環境中有效運行。模型部署的成功與否直接影響到模型能否在實際套用中發揮作用，為公司提供有效的數據決策支持。