机器学习模型的生命周期从数据收集开始，最后到部署和监控。本文就来介绍下如何通过多种方式将机器学习模型部署到环境中。
1.边缘部署：模型直接部署到应用程序或物联网设备。该模型在本地设备资源上运行。这样一来，规模和效率就会受到限制。
2.Web服务：这是使用最广泛的部署方式。模型使用REST API封装，预测结果则是通过对API端点的HTTP调用获取。
3.数据库集成：对于偶尔更新频率的小型数据库，可以将ML模型部署在数据库中。数据库服务器允许集成Python脚本，也可用于部署模型。
模型部署取决于各种条件。当存在关于在应用程序外部存储数据的监管或隐私问题时，出于安全考虑会在应用程序中部署模型。当为移动、Web和桌面等多种设备提供服务时，将模型与Web服务连接起来比在每台设备上单独部署则更加有效。
