Streamlit Cloud免费版部署带Keras模型的应用失败求助

• 移除仓库中的本地模型权重文件
  直接删除仓库内的Keras模型权重文件（常见格式如.h5、.keras、.hdf5），同时在.gitignore文件中添加对应后缀规则，防止后续误提交权重文件：

  *.h5
  *.keras
  *.hdf5
  

• 部署时动态下载模型权重
  修改应用代码，让程序在启动时从公开云存储服务下载权重文件，而非依赖仓库内的本地文件。示例代码逻辑：

  import streamlit as st
  import tensorflow as tf
  import os
  import requests
  
  # 替换为你的权重文件公开下载地址
  MODEL_WEIGHTS_URL = "权重文件的公开下载链接"
  WEIGHTS_PATH = "seefood_model.keras"
  
  # 检查权重文件是否存在，不存在则自动下载
  if not os.path.exists(WEIGHTS_PATH):
      st.info("正在下载模型权重，请稍候...")
      response = requests.get(MODEL_WEIGHTS_URL)
      with open(WEIGHTS_PATH, "wb") as f:
          f.write(response.content)
  
  # 加载模型
  model = tf.keras.models.load_model(WEIGHTS_PATH)
  

• 轻量化模型（可选优化）
  如果模型体积仍过大，可对模型进行轻量化处理：比如转换为TensorFlow Lite格式，或通过剪枝、量化操作压缩模型，进一步减小权重文件大小，提升部署效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者adhok