生产环境中机器学习模型部署方法、开源资源、工具、框架整理分享

    机器学习的模型大多是使用python或者是R语言来写的，但是使用这些模型的软件工程师可能用的完全不是这些语言（机器学习模型有时只是一个软件中的一小部分，比如聊天机器人、自动邮箱发送系统）。统称我们都只关注机器学习模型的原理，如何构造特征，如何调整参数一类，实际模型如何在生产环境中部署呢？针对这个问题可以有下面两种解决办法：    1. 用软件工程师工作的语言来重写整个机器学习代码，但是这消耗时间和精力太多，并且像JavaScript这样的语言又不能提供很好的库来执行机器学习方法，所以这样方法是不可取的。        2. 使用API方法，Web API使跨语言应用程序可以轻松运行。如果前端开发人员需要使用ML模型来创建ML支持的Web应用程序， ………………………………