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无法将经过训练的模型部署到现有AKS计算目标

经过训练的模型无法直接部署到现有的AKS（Azure Kubernetes Service）计算目标是因为AKS是一个容器编排服务，主要用于部署和管理容器化应用程序。而经过训练的模型通常是以特定的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）开发的，需要特定的运行环境和依赖库来进行推理或预测。

要将经过训练的模型部署到AKS计算目标，需要进行以下步骤：

  1. 将训练好的模型导出为可部署的格式：在训练模型完成后，需要将其导出为可以在生产环境中使用的格式，如ONNX（Open Neural Network Exchange）或TensorFlow SavedModel等。这样可以确保模型可以在不同的计算目标上进行部署和推理。
  2. 创建Docker镜像：使用Docker技术将模型和其所需的运行环境打包成一个镜像。这个镜像可以包含模型的推理代码、依赖库、操作系统和其他必要的组件。
  3. 部署到AKS：将创建好的Docker镜像部署到AKS集群中。AKS提供了一种简单的方式来管理和扩展容器化应用程序，可以通过命令行工具或Azure门户进行部署和管理。
  4. 配置服务和路由：一旦模型成功部署到AKS，需要配置服务和路由来使其可以被外部访问。可以使用Kubernetes的服务和路由功能来实现。

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