在利用PaddlePaddle实现深度学习模型的在线预测与部署之前，需要先训练好一个深度学习模型。在训练模型时，可以使用PaddlePaddle提供的高级API或者自定义模型进行训练。
一旦训练好一个深度学习模型，可以通过以下步骤来实现在线预测与部署：
加载模型：使用PaddlePaddle的paddle.inference.Inferencer类加载已经训练好的模型。这个类提供了一个infer_batch()方法，用于进行批量预测。
预处理数据：在进行预测之前，需要对输入数据进行预处理。这包括对输入数据进行归一化、裁剪、缩放等操作，以适应模型的输入要求。
进行预测：使用加载好的模型对预处理后的数据进行预测。可以通过调用infer_batch()方法来进行批量预测。
后处理数据：对预测结果进行后处理，例如将概率值转换为具体的类别标签。
部署模型：将预测逻辑封装成一个可调用的API接口，可以通过HTTP请求发送输入数据并获取预测结果。
部署服务：将部署好的模型服务部署到服务器上，可以使用Docker容器来提供更好的隔离和管理。
通过以上步骤，就可以利用PaddlePaddle实现深度学习模型的在线预测与部署。这将使得模型可以在生产环境中实时进行预测，并为用户提供更好的体验。