什么是模型部署策略？

模型部署策略(Model Deployment Strategy)是指在人工智能产品开发中，将训练完成的机器学习模型集成到生产环境中的系统性方法，涵盖部署方式选择、服务化实现、性能监控、版本控制及故障恢复等关键环节，旨在确保模型高效、可靠地服务于最终用户或系统，同时兼顾可扩展性和维护性。

在AI产品开发的实际落地中，模型部署策略直接影响产品性能和用户体验；例如，产品经理在构建实时推荐引擎时，需根据业务需求选择云部署或边缘部署以优化延迟和成本，并通过容器化技术如Docker和Kubernetes实现敏捷迭代和自动扩展，从而推动AI解决方案的快速商业化与持续优化。