当训练和测试完成一个深度学习模型之后，如果我们打算将这个算法模型上线，投入生产环境部署使用，那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大，在上线过程中，一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式，即模型部署于服务器端，客户端通过网络将输入数据发送至服务器，计算得结果后传递给客户端。5G时代就在眼前，IPv6协议大规模部署，万物即将互联，尤其是无线移动互联网作为重要的基础设施是大势所趋。通过联网，即使是成本最低的低端的硬件，也可以在不损失精度的情况下，能够以更快的速度得到深度学习模型的计算结果。例如，ASRT语音识别系统就是以这种方式进行模型的部署的，已经能够为AI柠檬网站提供语音识别服务，用于语音搜索等任务。