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1、如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型 由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。 部署机器学习应用通常比部署传统软件应用程序更复杂，因为引入了一个额外的变化维度。虽然典型的软件应用程序可以更改其代码和数据，但是机器学习应用程序还需要处理模型的更新。模型更新的速度甚至可以非常高，因为模型需要定期地根据最新的数据进行再训练。 本文将描述一种更复杂的机器学习系统的一般部署模式，这些系统是围绕基于嵌入的模型构建的。要理解为什么这些系统特别难以部署，我们首先要看看基于嵌入的模型是如何工作的。 基于嵌入的模型 
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