如果您的模型是基于 TensorFlow 或 MXNet 框架训练的，您可以在函数计算平台上使用 ServerlessML 进行部署。
ServerlessML 是函数计算平台提供的一种面向 AI 领域的解决方案，可以帮助用户快速、便捷地将训练后的深度学习模型部署到生产环境中。
具体来说，您可以按照以下步骤将模型部署到函数计算平台：
准备模型：将训练好的模型准备好，并导出为 TensorFlow 或 MXNet 格式。
创建函数：在函数计算控制台中创建一个新的函数，选择 "Python" 或 "Node.js" 作为函数运行时环境。
添加依赖：在函数中添加 "serverlessml" 依赖，并按照官方文档示例编写代码，调用 ServerlessML SDK 进行模型加载和推断操作。
上传模型：将模型上传到 OSS 对象存储中，并在代码中指定模型的 OSS 路径。
部署函数：将函数部署到函数计算平台上，触发函数将会自动加载模型并执行推断操作。
需要注意的是，函数计算平台支持的函数代码包大小有一定限制，如果您的模型文件较大，可以通过压缩、分片等方式进行优化。
另外，如果您的模型是基于其他框架训练的，可以将模型部署到容器镜像中，然后使用函数计算平台的自定义运行时环境进行部署。
