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有許多Python庫可以幫助您部署機器學習模型
Flask：Flask是一個輕量級的Web框架，非常適合將機器學習模型部署為Web服務。您可以使用Flask輕松地創建一個API，接收輸入數據并返回預測結果。
Django：Django是一個功能強大的Web框架，可以用于構建復雜的Web應用程序。通過Django，您可以輕松地將機器學習模型集成到Web應用程序中，并提供一個完整的用戶界面。
FastAPI：FastAPI是一個現代、快速（高性能）的Web框架，用于構建APIs。它非常適合將機器學習模型部署為高性能的Web服務。
TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一個用于部署TensorFlow模型的高性能服務。它提供了一個簡單的API，可以用于加載、查詢和管理TensorFlow模型。
ONNX Runtime：ONNX Runtime是一個用于部署ONNX模型的高性能運行時。它支持多種編程語言，包括Python，并提供了一個簡單的API，可以用于加載、查詢和管理ONNX模型。
TorchServe：TorchServe是一個用于部署PyTorch模型的服務。它提供了一個簡單的API，可以用于加載、查詢和管理PyTorch模型。
MLflow：MLflow是一個用于管理機器學習生命周期的平臺，包括實驗、部署和生產。它提供了一個簡單的API，可以用于部署和管理機器學習模型。
Ray Serve：Ray Serve是一個用于部署和擴展機器學習模型的框架。它提供了一個簡單的API，可以用于加載、查詢和管理機器學習模型。
這些庫和框架可以幫助您將機器學習模型部署為Web服務或集成到現有的Web應用程序中。在選擇合適的庫時，請根據您的需求和技能進行選擇。
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