AI存储为WEB所用格式，通常指的是将人工智能（AI）模型的输出结果以Web友好的格式存储和传输。这种格式需要满足一定的标准，以便在Web浏览器中正确显示和解析。以下是一些常见的AI存储为WEB所用格式的方式：
1. TensorFlow SavedModel：TensorFlow提供了一个名为SavedModel的格式，用于存储深度学习模型的权重、激活函数、层等参数。这些模型可以被训练后保存并用于部署在Web上。SavedModel的格式是二进制的，因此需要使用特定的工具将其转换为可以在Web上使用的格式。
2. ONNX：ONNX是一种可扩展的模型交换格式，它支持多种深度学习框架。ONNX可以将深度学习模型转换为一个单一的文件，这个文件可以在各种平台上加载和运行。ONNX文件可以作为Web服务的一部分，以便用户可以直接从Web上下载和使用模型。
3. Keras Model API：Keras是一个流行的Python深度学习库，提供了一个简单的API来创建和训练神经网络。Keras Model API可以将训练好的模型导出为一个包含模型结构和权重的文件，这个文件可以被保存为Web服务的URL。这样，用户可以从Web上直接加载和使用模型。
4. Flask或Django Web框架：许多Web开发框架，如Flask和Django，都提供了内置的API来处理模型和数据。这些框架可以将训练好的模型嵌入到Web应用程序中，以便用户可以直接从Web上获取和使用模型。
5. RESTful API：如果模型的数据和结构比较复杂，可以使用RESTful API将模型数据和功能以JSON或XML格式暴露给Web用户。这样可以让用户通过HTTP请求访问和使用模型，而无需关心模型的具体实现细节。
总之，要将AI模型存储为WEB所用格式，需要选择合适的存储和传输格式，并确保这些格式能够在Web浏览器中正确显示和解析。常用的格式有TensorFlow SavedModel、ONNX、Keras Model API、Flask或Django Web框架以及RESTful API。在实际项目中，可以根据需求和场景选择合适的方式来实现AI模型的Web部署。
