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要将TensorFlow集成到互联网应用中，通常需要经历数据预处理、模型训练、模型优化、模型部署这几个阶段。开发者可以使用TensorFlow API来构建和训练模型，然后将训练好的模型导出为生产环境友好的格式，如SavedModel或TF.js，最后在服务器端或客户端进行推理。在前端，可以使用TensorFlow.js库，在浏览器环境中运行模型。在后端，可以借助TensorFlow Serving或其他服务化框架来部署模型，提供RESTful API接口供应用调用。
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