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将 Python 训练的模型交给 Java 使用有几种常见的方式：
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使用 Java 调用 Python 模型：可以通过 Java 调用 Python 的接口来加载和使用 Python 训练的模型。这种方法需要确保 Python 环境和相关依赖在 Java 环境中也能被访问到。
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使用 Jython：Jython 是一个在 Java 平台上运行 Python 代码的实现。可以将 Python 模型转换为 Jython 脚本，然后在 Java 中加载和调用这个 Jython 脚本。
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使用 PMML：PMML（Predictive Model Markup Language）是一种用于描述和交换数据挖掘模型的标准格式。可以将 Python 训练的模型转换为 PMML 格式，然后在 Java 中使用 PMML 库加载和使用这个模型。
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使用 TensorFlow Serving：如果使用的是 TensorFlow 框架，可以通过 TensorFlow Serving 来部署和提供 Python 训练的模型，并且可以通过 gRPC 或 REST API 来访问这个模型。
无论选择哪种方式，都需要确保 Python 训练的模型和 Java 环境之间有良好的通信机制，并且能够正确地加载和使用这个模型。
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