ai的训练后的模型如何存在_AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取
AI原生应用引擎训练好后的模型获取方式主要有以下几种：
（图片来源网络，侵删）1、保存模型文件
在训练过程中，可以选择将模型保存为文件，以便后续使用，常见的模型文件格式有：.h5、.pkl、.pb等。
保存模型文件的方法因不同的AI框架而异，例如在Keras中，可以使用model.save('model.h5')来保存模型；在PyTorch中，可以使用torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')来保存模型。
2、导出模型为ONNX格式
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，可以支持多种深度学习框架。
将模型导出为ONNX格式的方法因不同的AI框架而异，例如在Keras中，可以使用onnx.save_model(model, 'model.onnx')来导出模型；在PyTorch中，可以使用torch.onnx.export()来导出模型。
3、部署模型到云端
（图片来源网络，侵删）将训练好的模型部署到云端，可以在云端进行推理计算，提高计算效率，常见的云端平台有：Google Cloud ML Engine、Amazon SageMaker、Azure Machine Learning等。
部署模型到云端的方法因不同的云端平台而异，通常需要将模型转换为平台支持的格式，并编写相应的推理代码。
4、集成到应用程序中
将训练好的模型集成到应用程序中，可以在应用程序中直接调用模型进行推理计算，常见的应用程序开发框架有：TensorFlow Lite、Core ML、ONNX Runtime等。
集成模型到应用程序中的方法因不同的框架而异，通常需要将模型转换为框架支持的格式，并编写相应的推理代码。
以下是一些常见AI框架中保存和加载模型的方法：
| AI框架 | 保存模型 | 加载模型 |
| Keras | model.save('model.h5') | load_model('model.h5') |
| PyTorch | torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') | model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) |
| TensorFlow | tf.train.Saver().save(sess, 'model/model.ckpt') | tf.train.Saver().restore(sess, 'model/model.ckpt') |
| Caffe | caffemodel = 'deploy.prototxt' net = caffe.Net(caffemodel, caffe.TEST) | net = caffe.Net(caffemodel, caffe.TRAIN) caffemodel = 'deploy.prototxt' |
（图片来源网络，侵删）下面是一个简化的介绍，描述了AI训练后的模型如何存在，以及如何在AI原生应用引擎中获取这些模型。
| 步骤 | 存在形式 | 获取方式 |
| 1. 模型训练完成 | 存储在训练平台或服务上，如云存储、数据库等 | 通过训练平台提供的API或管理界面访问 |
| 2. 模型导出 | 导出为特定格式的文件，如.pt、.h5、.onnx等 | 从存储位置下载到本地或直接通过API获取 |
| 3. 模型部署 | 部署到AI原生应用引擎，如TensorFlow Serving、TorchServe等 | |
| 4. 模型在引擎中的获取 | 以下方式获取： | |
| 通过引擎提供的API进行模型调用 | ||
| 在引擎管理界面中直接查询和调用模型 | ||
| 配置模型服务，使其可以通过HTTP/REST请求访问 |
以下是每个步骤的详细说明：
1、模型训练完成：一旦模型训练完成，通常会存储在训练过程中使用的平台或服务上，例如AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等。
2、模型导出：训练好的模型需要导出为应用引擎可识别的格式，常见的格式包括但不限于PyTorch的.pt、Keras的.h5、ONNX的.onnx等。
3、模型部署：将导出的模型部署到AI原生应用引擎，这些引擎专门为模型的部署和推理服务而设计，例如TensorFlow Serving、TorchServe、Seldon Core等。
4、模型在引擎中的获取：在模型部署后，可以通过多种方式获取并使用这些模型，通常包括：
API调用：通过应用引擎提供的编程接口（如RESTful API）来发送请求并获取模型推理结果。
管理界面：一些引擎提供了管理界面，可以通过这些界面直接查询和调用模型。
HTTP/REST请求：配置模型服务以接收来自客户端的HTTP请求，返回推理结果。
这个介绍概括了从模型训练到部署，再到最终获取和使用模型的流程，实际操作中，每个步骤可能会涉及更多的技术细节和安全考虑。