在PaddlePaddle中，将模型部署到生产环境中通常需要经过以下步骤：
预训练模型：首先需要在训练数据集上训练好模型，并保存模型的参数和结构。
导出模型：将训练好的模型参数和结构导出为可部署的格式，比如通过PaddlePaddle提供的预测库或者使用Paddle Lite等工具。
部署模型：根据生产环境的需求，选择合适的部署方式，比如在服务器上部署模型作为API接口提供服务，或者将模型部署到移动设备上进行本地推理等。
集成模型：将部署好的模型集成到生产环境中，确保模型可以正常运行并且满足生产需求。
监控和维护：定期监控模型性能、精度和稳定性，并及时进行维护和更新，确保模型在生产环境中持续有效。
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# 如果使用 CPU 版...
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import paddle class CustomLos...
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