部署Keras模型通常需要抽象出你的机器学习模型，并将其与易于使用的API端点一起部署或集成。例如，我们可以提供一个URL端点，任何人都可以使用它来发出POST请求，他们会得到模型推断的JSON响应，而不必担心其技术性细节。 部署Keras模型通常需要抽象出你的机器学习模型，并将其与易于使用的API端点一起部
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教程帖：使用TensorFlow服务和Flask部署Keras模型！_cjea42103的博客
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