在CNTK中，可以使用Python API來進行模型部署和生產環境集成。以下是一些常見的方法：
save_model()函數將訓練好的模型保存為文件，以便在生產環境中加載和使用。model.save_model("model.dnn")
load_model()函數加載保存的模型文件，并使用eval()方法進行預測。from cntk import load_model
model = load_model("model.dnn")
output = model.eval(input_data)
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
input_data = request.json
output = model.eval(input_data)
return {'prediction': output}
if __name__ == '__main__':
app.run()
這些是一些常見的方法，可以根據實際需求和環境選擇適合的部署和集成方式。CNTK提供了豐富的功能和靈活的API，使模型部署和生產環境集成變得更加簡單和高效。
