深度学习部署包含哪些步骤？

阶段	说明	示例工具
模型导出	把 .pt、.h5 等格式模型导出为通用格式（如ONNX）	PyTorch, TensorFlow, ONNX
推理优化	减小模型体积、加速推理（量化、剪枝）	TensorRT, ONNX Runtime
系统集成	将模型嵌入业务系统中运行（桌面、服务器、边缘设备）	C++/C#/Python 接口，Flask/Qt/WebApi
上线运行	打包运行环境，部署在云端、本地或设备上	Docker, Kubernetes, Jetson
持续服务	设置监控、日志、模型热更新等	Prometheus, Grafana, FastAPI