算法研发过程中的模型发布有哪些交付物

算法研发过程中的模型发布有以下几个常见的交付物：

1. 模型文件：即训练好的模型参数文件，可以是各种机器学习或深度学习模型的权重文件。这个文件包含了模型训练的结果，可以用于后续的模型推理或部署。

2. 推理代码：将模型文件结合具体的推理框架或引擎，编写成可执行的推理代码。这个代码可以使用模型文件进行推理，即输入数据并输出预测结果。

3. API接口：在将模型部署到服务器端时，可以将模型封装成API接口，通过HTTP或其他方式提供给其他系统或应用程序使用。这样其他系统可以通过调用API接口来获取模型的预测结果。

4. 文档和说明：发布模型时通常需要提供相应的文档和说明，包括模型的使用方法、输入输出的格式、模型性能指标等。这些文档可以帮助其他开发人员或用户理解和使用模型。

5. 测试数据集：发布模型时通常会提供一部分测试数据集，用于验证模型的性能和准确度。这些数据集可以用于评估模型的泛化能力，也可以作为其他开发人员或用户测试模型的输入数据。

需要注意的是，模型发布的具体交付物可能会根据具体的应用场景和需求而有所不同，上述列举的是一些常见的交付物。