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1. Web API部署
Web API部署是目前比較流行的機器學習模型部署方式，它通過將訓練好的機器學習模型打包成RESTful API服務，提供給云平臺、移動應用、網站等訪問。通過API接口，用戶可以發送數據到服務端，接收機器學習模型的預測結果。此外，Web API部署還具有可擴展性強，靈活性高的優點。
2. Docker部署
Docker部署是一種比較新的機器學習模型部署方式。它通過將訓練好的機器學習模型以及相關的依賴庫打包成一個Docker鏡像，然后通過Docker官方提供的工具，快速地將這個鏡像部署到云平臺、服務器等環境中。這種部署方式具有可移植性好、隔離性強的優點，且能夠大大降低系統開發的難度和維護成本。
3. 嵌入式設備部署
嵌入式設備部署是指將訓練好的機器學習模型部署到嵌入式設備上，例如智能硬件、無人駕駛汽車等。由于許多嵌入式設備的資源有限，因此在進行部署時需要仔細評估模型所需的計算和存儲資源。此外，嵌入式設備部署也需要考慮安全性、實時性等因素。
需要注意的是，不同的機器學習模型部署方式適用于不同的場景和應用，選擇適當的部署方式非常重要。
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