模型部署(Model Deployment)是指将训练完成的机器学习模型集成到生产环境中，使其能够接收实时输入数据并输出预测结果的过程。这一过程标志着AI模型从开发阶段转向实际应用，涉及模型的上线、监控和维护，确保模型在真实业务场景中可靠运行，是AI产品从概念到落地的关键环节。
在AI产品开发中，模型部署的实际落地关乎产品的成败。产品经理需关注部署的可扩展性、延迟优化和持续监控，例如通过容器化技术(Docker)或云平台服务(AWS SageMaker)简化上线流程，并应对模型漂移和更新挑战，以保障用户体验和业务价值。随着边缘计算和实时推理的发展，高效部署已成为提升AI产品竞争力的核心要素。
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