需求预测：机器学习模型_（11）.需求预测模型的部署与维护.docx
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需求预测模型的部署与维护
1.模型部署概述
在前一节中，我们已经讨论了如何选择合适的机器学习模型并对其进行训练和验证。然而，模型的训练只是需求预测过程的一部分。在实际应用中，将训练好的模型部署到生产环境并进行维护同样重要。本节将详细介绍模型部署的原理和步骤，以及在部署后如何进行有效的维护和监控。
模型部署是指将训练好的机器学习模型应用于实际业务系统中，以便在实时或批量模式下进行预测。部署模型的目的是使模型能够在生产环境中高效、准确地运行，为业务决策提供支持。部署过程中需要考虑的因素包括模型性能、系统稳定性、可扩展性、安全性等。
2.模型部署的方法
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