hubserving，能部署自己训练的模型吗？
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想用paddlehub部署自己训练的模型，找不到这方面的例子。
有的地方说，hubserving只能部署paddlehub内置的可以直接使用的模型？
我有一个基于enier自己finetule的模型，是否可以用hubserving部署呢？该如何提供接口？
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刚才搜了一下，又发现一个paddle serving，正在研究中。
可以部署
有没有具体的例子呢？我现在的困惑是，不知道该如何确定模型的输入输出参数，参数名称和格式是什么样的？
而且，hubserving的说明中有，说只支持内置可以直接部署的模型，也许那是以前写的了吧。
可以部署自己训练的模型，只要使用部署模型的规范来提供一个预测用的serving predict借口就行 如果是finetune后的模型应该可以直接部署，您看的是哪里的文档呢，如果过时了我们去更新下
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.8/docs/tutorial/finetuned_model_to_module.md#step-3_5-%E6%94%AF%E6%8C%81serving%E8%B0%83%E7%94%A8
您可以看下这个文档 《Fine-tune保存的模型如何转化为一个PaddleHub Module》
谢谢！
在下面这篇文档里面，有关于不支持自定义模型的说明。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.8/docs/tutorial/serving.md
支持模型
目前PaddleHub Serving支持对PaddleHub所有可直接预测的模型进行服务部署，包括lac、senta_bilstm等NLP类模型，以及yolov3_darknet53_coco2017、vgg16_imagenet等CV类模型，更多模型请参见PaddleHub支持模型列表。未来还将支持开发者使用PaddleHub Fine-tune API得到的模型用于快捷服务部署。
肯定是可以的
好使了，很简单。
有无教程