有没有办法用python tkinter部署我的ML模型？

是的，你可以使用Python的Tkinter库来部署你的机器学习模型。

Tkinter是Python的标准GUI（图形用户界面）工具包，它提供了创建窗口、按钮、文本框等GUI元素的功能。要部署你的机器学习模型，你可以使用Tkinter创建一个用户界面，让用户能够输入数据并查看模型的预测结果。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Tkinter部署一个简单的机器学习模型：

import tkinter as tk
from sklearn.externals import joblib

# 加载训练好的模型
model = joblib.load('model.pkl')

def predict():
    # 获取用户输入的特征值
    feature1 = float(entry1.get())
    feature2 = float(entry2.get())

    # 使用模型进行预测
    prediction = model.predict([[feature1, feature2]])

    # 在界面上显示预测结果
    result_label.config(text="预测结果: " + str(prediction[0]))

# 创建窗口
window = tk.Tk()

# 创建输入框和按钮
entry1 = tk.Entry(window)
entry1.pack()
entry2 = tk.Entry(window)
entry2.pack()
button = tk.Button(window, text="预测", command=predict)
button.pack()

# 创建用于显示结果的标签
result_label = tk.Label(window)
result_label.pack()

# 运行窗口的主循环
window.mainloop()

在这个示例中，我们首先加载了训练好的机器学习模型（假设保存为'model.pkl'文件）。然后，我们创建了一个窗口，并在窗口中添加了两个输入框和一个按钮。当用户点击按钮时，程序会获取输入框中的特征值，并使用模型进行预测。最后，预测结果会显示在界面上。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行扩展和定制。如果你想了解更多关于Tkinter的信息，可以参考腾讯云的产品介绍页面：Tkinter产品介绍。

请注意，以上示例仅展示了如何使用Tkinter部署机器学习模型，并不涉及云计算相关的内容。如果你想在云上部署你的机器学习模型，可以考虑使用腾讯云的AI平台服务，例如腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）。TMLP提供了丰富的机器学习工具和资源，可以帮助你更方便地进行模型训练、部署和管理。你可以在腾讯云的官方网站上找到更多关于TMLP的信息和文档。