训练的模型可以离线使用吗？没看到这方面的文档

是的，训练好的模型通常都可以离线使用。模型训练通常会生成一个模型文件，通过加载这个模型文件，就可以在离线环境中使用该模型进行预测、分类、聚类等任务。具体来说，离线使用模型一般有以下几种方式：

1. 将模型嵌入到应用程序或设备中。将模型文件内置到应用程序或者设备中，直接调用模型的 API 进行数据处理。这种方式常用于一些具有实时性要求的场景，如图像识别、语音识别等。

2. 模型服务器。将模型部署到云端或局域网内的服务器上，在需要使用模型的设备或应用程序中调用模型服务器的 API 来获取预测结果。这种方式适用于一些资源较为有限或者希望集中管理的场景。

3. 边缘计算设备。将模型部署到边缘计算设备（例如，树莓派、嵌入式设备等）上，在设备本地运行模型进行数据处理，避免了网络传输的延迟和成本。

不同的场景需要选择不同的离线使用方案。需要根据实际需求和技术人员能力来选择。同时，离线使用模型也需要考虑模型本身的复杂度、准确性和实时性等因素，保证最终效果符合预期。