用途
Model Deployment 技能用于把训练完成的机器学习模型部署到生产环境，使其可以通过 API、Web 服务或批处理系统对外提供推理与预测能力。资料将其定位为模型产品化、构建模型服务接口、扩展预测规模、部署到云端或边缘设备，以及为 ML 模型更新建立 CI/CD 流程的场景。
主要能力
资料中列出的部署方式包括：
- REST API：使用 Flask、FastAPI 提供同步推理；
- 批处理：通过计划任务进行大规模预测；
- 实时流式：使用 Kafka、Spark Streaming 处理连续数据；
- 无服务器：AWS Lambda、Google Cloud Functions；
- 边缘部署：TensorFlow Lite、ONNX；
- 模型服务框架：TensorFlow Serving、Seldon Core、BentoML。
技能给出的 Python 实现涵盖训练并保存模型与预处理器、封装模型预测类、使用 FastAPI 定义健康检查、单条预测、批量预测和统计接口，并提供 Dockerfile、requirements.txt 与 Docker Compose 模板。示例中还包含 MLflow 模型注册与日志记录，以及基于预测分布和延迟的模型漂移检查与性能统计。
使用方式
资料中的实现流程为：先用 scikit-learn 训练模型并用 joblib 保存模型与 StandardScaler；再通过 ModelPredictor 类加载模型并对外提供 predict 与 health_check 方法；然后用 FastAPI 暴露 /health、/predict、/predict-batch、/stats 接口；之后可依据 Dockerfile 与 docker-compose 模板构建并运行服务。资料提示运行 FastAPI 服务的命令为 uvicorn app:app --reload，并给出了 Docker Compose 中健康检查等配置示例。
适用场景
适合将训练好的模型投入真实推理、构建模型 REST API、为多用户或多应用提供预测、部署到云平台、边缘设备或容器、为模型更新建立 CI/CD，以及构建大规模批量预测系统。
部署检查与优化
资料给出的部署检查清单包括：模型格式与序列化、输入输出校验、错误处理与日志、认证与安全、限流与节流、健康检查端点、监控与告警、版本管理、回滚流程。云部署选项包括 AWS 的 SageMaker、Lambda、EC2，GCP 的 Vertex AI、Cloud Run、App Engine，Azure 的 Machine Learning、App Service，以及基于 Kubernetes 的自管理本地部署。性能优化方向包括模型量化、缓存预测、批处理、GPU 加速与请求池化。交付物列出：已部署的模型端点、API 文档、Docker 配置、监控仪表盘、部署指南、性能基准与扩展建议。
限制
资料未提供该技能的具体收费、价格、平台限制、模型规模上限或实际效果数据，这些内容暂未提供。实际部署需要依据所披露的示例代码和检查清单自行验证。