模型部署实战
同学们，你已经学习 AI 相关的传统机器学习、深度学习算法，并且应用这些 AI 技术解决一些文本分类、图像分类、文本生成等问题。接下来，我将带着同学们了解如何将我们的机器学习算法模型深度学习模型制作、打包成一个可以直接交付的软件、并可以快速部署。
在本章节，我们将要了解到的技术如下：
- 了解问题解决的工作流程
- 使用 朴素贝叶斯 训练垃圾邮件分类模型
- 使用 Flask 框架将服务封装成接口
- 使用 Docker 技术将服务容器化，便于打包发布
- 使用 Gradio 框架将服务封装成接口
同学们，你已经学习 AI 相关的传统机器学习、深度学习算法，并且应用这些 AI 技术解决一些文本分类、图像分类、文本生成等问题。接下来，我将带着同学们了解如何将我们的机器学习算法模型深度学习模型制作、打包成一个可以直接交付的软件、并可以快速部署。
在本章节，我们将要了解到的技术如下：