机器学习模型预测部署Python库函数支持

有许多Python库可以帮助您部署机器学习模型

1. Flask：Flask是一个轻量级的Web框架，非常适合将机器学习模型部署为Web服务。您可以使用Flask轻松地创建一个API，接收输入数据并返回预测结果。

2. Django：Django是一个功能强大的Web框架，可以用于构建复杂的Web应用程序。通过Django，您可以轻松地将机器学习模型集成到Web应用程序中，并提供一个完整的用户界面。

3. FastAPI：FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建APIs。它非常适合将机器学习模型部署为高性能的Web服务。

4. TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一个用于部署TensorFlow模型的高性能服务。它提供了一个简单的API，可以用于加载、查询和管理TensorFlow模型。

5. ONNX Runtime：ONNX Runtime是一个用于部署ONNX模型的高性能运行时。它支持多种编程语言，包括Python，并提供了一个简单的API，可以用于加载、查询和管理ONNX模型。

6. TorchServe：TorchServe是一个用于部署PyTorch模型的服务。它提供了一个简单的API，可以用于加载、查询和管理PyTorch模型。

7. MLflow：MLflow是一个用于管理机器学习生命周期的平台，包括实验、部署和生产。它提供了一个简单的API，可以用于部署和管理机器学习模型。

8. Ray Serve：Ray Serve是一个用于部署和扩展机器学习模型的框架。它提供了一个简单的API，可以用于加载、查询和管理机器学习模型。

这些库和框架可以帮助您将机器学习模型部署为Web服务或集成到现有的Web应用程序中。在选择合适的库时，请根据您的需求和技能进行选择。