1. Web API部署

　　Web API部署是目前比较流行的机器学习模型部署方式，它通过将训练好的机器学习模型打包成RESTful API服务，提供给云平台、移动应用、网站等访问。通过API接口，用户可以发送数据到服务端，接收机器学习模型的预测结果。此外，Web API部署还具有可扩展性强，灵活性高的优点。

　　2. Docker部署

　　Docker部署是一种比较新的机器学习模型部署方式。它通过将训练好的机器学习模型以及相关的依赖库打包成一个Docker镜像，然后通过Docker官方提供的工具，快速地将这个镜像部署到云平台、服务器等环境中。这种部署方式具有可移植性好、隔离性强的优点，且能够大大降低系统开发的难度和维护成本。

　　3. 嵌入式设备部署

　　嵌入式设备部署是指将训练好的机器学习模型部署到嵌入式设备上，例如智能硬件、无人驾驶汽车等。由于许多嵌入式设备的资源有限，因此在进行部署时需要仔细评估模型所需的计算和存储资源。此外，嵌入式设备部署也需要考虑安全性、实时性等因素。

　　需要注意的是，不同的机器学习模型部署方式适用于不同的场景和应用，选择适当的部署方式非常重要。