模型部署流程通常包括以下幾個關鍵步驟：
導出模型。將訓練好的模型轉換為適合部署的格式，如PMML、ONNX、TensorFlow等。
選擇部署環境。根據模型類型和規模選擇合適的部署環境，如雲計算平台、本地伺服器或邊緣設備。
選擇部署框架。根據目標部署環境和模型類型選擇合適的部署框架，如TensorFlow Serving、PyTorch Serving或ONNX Runtime。
創建API接口。使用Web框架（如Flask、Django）創建API接口，以供模型預測使用。
部署模型。將模型和API接口部署到目標環境，並進行必要的配置和最佳化。
監控和維護。在生產環境中監控模型性能，確保其穩定運行，並根據需要進行維護和更新。
具體的部署方式取決於套用場景和需求，包括Web API、嵌入式設備、容器化、邊緣計算等。在部署過程中，還需要考慮模型的性能、安全性、可靠性、可維護性等因素。