TensorFlow模型部署主要有以下幾種方法：
1. TensorFlow Serving：TensorFlow Serving是一個獨立的模型服務器，支持部署在生產環境中。它可以部署訓練好的TensorFlow模型，并提供RESTful API和gRPC接口，以便客戶端可以通過網絡請求進行推理。
2. TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是針對移動設備和嵌入式設備的輕量級版本，可以將TensorFlow模型轉換為適用于移動設備的格式，并在移動端本地運行。
3. TensorFlow.js：TensorFlow.js是一個用于在瀏覽器和Node.js中運行TensorFlow模型的庫，可以通過JavaScript實現模型的部署。
4. 深度學習框架集成：一些云服務提供商提供了集成TensorFlow模型的服務，可以通過這些服務將模型部署到云端進行推理。
以上是一些常見的TensorFlow模型部署方法，選擇適合自己需求的方法進行部署。
