部署训练好的神经网络模型意味着使其能够用于实际应用，通常通过 API 或嵌入式系统。该过程始于将训练好的模型保存为与部署环境兼容的格式。TensorFlow、PyTorch 或 ONNX 等框架提供了将模型导出为标准化格式（例如 TensorFlow SavedModel、TorchScript 或 ONNX 文件）的工具。例如，可以使用 tf.saved_model.save() 保存 TensorFlow 模型，该函数将架构、权重和计算图打包在一起。保存后，模型被加载到服务环境中，例如 Web 服务器、云服务或边缘设备，在那里它处理传入数据并返回预测结果。
下一步是设置一个接口来处理请求。这通常涉及使用 Flask、FastAPI 等框架或 TensorFlow Serving 等专用工具创建 REST API。例如，一个 Flask 应用可以加载模型并暴露一个端点，该端点接受输入数据（例如，图像或文本），运行推理，并返回 JSON 格式的结果。为了确保可扩展性，Docker 等容器化工具可以将模型和 API 打包成一个可移植的镜像，而 Kubernetes 等编排系统则管理多个实例。AWS SageMaker 或 Google Vertex AI 等云平台通过提供用于模型托管、自动伸缩和监控的预建基础设施来简化部署。对于边缘设备，TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架针对资源受限的硬件优化模型性能。
最后，监控和维护对于长期可靠性至关重要。Prometheus 等日志工具或云原生服务跟踪延迟、错误率和吞吐量等指标。版本控制系统（例如 MLflow 或 DVC）有助于管理模型更新，允许在出现问题时进行回滚。例如，如果新模型版本导致性能下降，可以将流量重新路由到先前版本。持续集成管道（例如 GitHub Actions）在发生模型更新时实现自动化测试和部署。输入验证、速率限制和身份验证（例如 OAuth）等安全措施保护 API 免受滥用。Evidently AI 等数据漂移检测工具触发的定期再训练周期确保模型随着实际数据的演变保持准确。