如何将已部署的ML模型下载/导出到本地机器？

将已部署的机器学习（ML）模型下载/导出到本地机器可以通过以下几个步骤完成：

1. 导出模型文件：首先，需要将已部署的ML模型导出成可下载的文件格式，常见的格式包括.h5、.pb、.pkl、.onnx等。具体的导出方式取决于使用的ML框架和工具，例如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
2. 数据传输：将导出的模型文件从云服务器传输到本地机器。这可以通过各种文件传输协议和工具来完成，如SCP、SFTP、FTP等。在传输过程中，确保网络连接的稳定性和安全性。
3. 配置本地环境：在本地机器上配置相应的ML框架和依赖项，以确保能够成功加载和运行导出的模型文件。根据使用的框架和文件格式，可能需要安装相应的库和工具。
4. 加载和测试模型：使用适当的代码和库，加载导出的模型文件，并对其进行测试和验证。这可以包括输入预处理、模型推理（inference）和输出后处理等步骤。

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请注意，以上答案仅提供了一般性的步骤和腾讯云相关产品的示例，并没有涉及特定的ML框架和工具。具体操作和推荐的产品可能因实际情况而异，建议根据实际需求和所用技术进行进一步的研究和选择。