模型分发（Model Distribution）是指在人工智能领域中，将训练完成的机器学习模型部署到生产环境或分发给最终用户的过程。这一过程涉及模型的打包、优化、配置以及集成到服务器、云平台或边缘设备中，以便提供实时预测服务。模型分发旨在确保模型在目标环境中高效、可靠地运行，处理大规模请求并维持性能稳定性，是模型从实验室到实际应用的桥梁。
在AI产品开发的落地实践中，模型分发至关重要。产品经理需关注部署策略的可扩展性、响应延迟优化、安全隐私保护以及成本控制等问题。例如，在推荐系统或智能客服产品中，模型分发可能涉及将模型部署到云端集群或移动设备，确保用户交互流畅高效，从而提升产品体验和商业价值。有效的模型分发能显著降低运维开销，加速产品迭代。
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