优化服务器

将深度学习模型部署到服务器上，可以使其在处理大量数据时保持高效和稳定。部署过程包括选择合适的服务器硬件、安装必要的软件环境、优化模型以适应服务器资源，以及设置API接口供前端调用。完成这些步骤后，模型便能在服务器上运行，实现快速准确的预测。