模型的部署与优化是机器学习项目的关键步骤。部署后的模型可以用于实际的生产环境中进行推理或服务应用，而通过优化技术可以减少模型的计算开销、加快推理速度、降低内存和存储需求。TensorFlow 提供了丰富的工具和方法来支持模型的部署与优化，主要包括 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite、模型量化、修剪等优化技术。

1. 模型部署

1.1 TensorFlow Serving

TensorFlow Serving 是一个用于部署和管理机器学习模型的高效工具，它能够