深度学习模型部署是ONE社区收录的AI SKILL插件，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等模型的生产部署和推理优化。截至2026年，ONE社区已收录77+款AI SKILL插件，提供一键安装与部署支持。
功能介绍
功能简介
深度学习模型部署提供从模型训练到生产服务的完整工具链，解决模型优化、容器化、服务化和监控等关键部署问题。
核心功能
- 模型优化：量化（INT8/FP16）、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，降低推理成本
- 推理加速：TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎优化，GPU利用率提升3-5倍
- 服务化部署：REST/gRPC API封装，支持批量推理和动态Batching
- 弹性伸缩：基于请求量自动扩缩容，Kubernetes原生集成
- 模型版本管理：A/B测试、金丝雀发布和模型回滚机制
适用场景
- AI模型从实验环境到生产环境的部署上线
- 高并发场景下的推理性能优化
- 多模型统一管理和服务治理
- 边缘设备上的模型部署
推荐方案
通用推荐NVIDIA Triton Inference Server；TensorFlow模型推荐TF Serving；PyTorch模型推荐TorchServe。容器编排推荐KServe（Kubernetes原生）。
安装方式
npx clawhub@latest install deep-learning-deployment安装完成后，在 OpenClaw 中搜索「深度学习模型部署」即可启用。