在TensorFlow中，有几种常见的方法可以部署模型：
使用TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一个用于部署机器学习模型的高性能开源软件库。它支持使用gRPC协议来提供模型的预测服务，并可以在生产环境中进行部署。
使用TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一个针对移动设备和嵌入式设备的轻量级库，可以将TensorFlow模型优化为适合在这些设备上运行的格式。可以使用TensorFlow Lite来部署模型到移动设备、边缘设备等。
使用TensorFlow.js：TensorFlow.js是一个用于在浏览器和Node.js环境中运行TensorFlow模型的库。可以使用TensorFlow.js来将模型部署到Web应用程序中。
使用TensorFlow Hub：TensorFlow Hub是一个存储和共享机器学习模型的平台，可以使用其中的模型进行迁移学习和模型部署。
除了以上方法，还可以将TensorFlow模型转换为其他格式，比如ONNX格式，然后使用其他框架或平台进行部署。TensorFlow提供了一些工具和API来帮助用户将模型转换为其他格式，比如TensorFlow2ONNX和TF.js Converter。