将预训练模型部署到实际应用中需要经过以下几个步骤：

  1. 理解预训练模型：首先，你需要了解预训练模型的架构和其所解决的问题领域。具体而言，你需要知道输入和输出的形式，以及模型所需的预处理和后处理步骤。

  2. 数据准备：在将预训练模型部署到实际应用中之前，你需要准备用于输入模型的数据。这可能包括数据收集、清洗、预处理和标注。确保数据与预训练模型的要求兼容。

  3. 模型导入：接下来，你需要将预训练模型导入到你的应用程序中。这可以通过使用相应的深度学习库（如TensorFlow、PyTorch或Keras）来实现。导入模型通常包括加载模型的结构和权重。

  4. 预处理和后处理操作：预训练模型可能需要进行一些预处理和后处理操作才能适应你的应用。例如，你可能需要对输入进行标准化、缩放或裁剪，以便与模型的输入格式相匹配。类似地，你可能需要对模型的输出进行解码或者后处理，以便用于应用程序的特定任务。

  5. 部署模型：一旦你准备好模型和数据，就可以将模型部署到实际的应用环境中了。这可能涉及到将模型加载到生产服务器上，或者在本地设备上运行模型。确保你的应用程序能够与模型进行交互，并正确处理输入和输出。

  6. 性能优化：在部署模型之后，你可能需要对其进行性能优化。这可能包括模型推断的加速、内存使用的优化、异步请求的处理等等。这些优化可以提高模型的响应速度和效率。

  7. 持续监控和更新：一旦你的模型部署到实际应用中，你需要进行持续的监控和更新。监控模型的性能和准确性，并根据实际情况进行必要的更新和改进。

  总之，将预训练模型部署到实际应用中需要充分理解模型的架构和要求，准备适当的数据，导入模型到应用程序中，并进行预处理、后处理操作。最后，通过性能优化和持续监控来确保模型的有效运行。