百度飞桨的 Paddle Serving 能够实现服务器端快速部署，最近，随着飞桨更新到 1.7 版本，Paddle Serving 也有了新变化。更新后的 Paddle Serving 有哪些改进？能给用户带来多大程度的生产力提升？本文将带你一睹为快。Paddle Serving 是飞桨的服务化部署框架，长期目标就是为人工智能落地的最后一公里提供越来越专业、可靠、易用的服务。随着飞桨开源框架推出最新的 1.7 版本，Paddle Serving 的最新版本也闪亮登场。Paddle Serving 真的那么好吗？当然！Paddle Serving 秉承模型即服务（Model As A Service，MAAS）的理念，全面打通并自动化飞桨训练框架与 Paddle Serving 的衔接流程，让用户在使用飞桨成功完成模型训练的那一刻，收获的不再只是模型，而是同时拥有了该模型的推理服务，使用户能够在几分钟内将模型转化为一个可以在服务器端部署的远程服务。