Mo是一个人工智能平台，旨在为初学者和专业人士提供高质量的AI学习课程和开发环境。它是由浙江大学校长、中国工程院副院长潘云鹤院士发起的“智海”新一代人工智能科教平台的核心组成部分。Mo平台的特点如下：

• 支持离线训练和简单部署。开发环境提供高效能GPU并支持离线训练模型，可将模型部署封装，方便查询与复用。
• 低门槛在线模型开发。基于微服务架构的JupyterLab集群，支持模块重用的前端开发环境、GPU与离线训练。
• 交互式在线学习。提供高质量的AI学习课程和开发环境，初学者可以跟着教学视频和文档进行代码实战。

Mo平台的开发者支持生态系统，提供了多种开发者支持工具，如Mo-Tutor手把手沉浸式教学模式，理论与实操相结合，助力高效学习。Mo平台还有一个社区，可以与其他开发者分享知识和经验。
Mo平台还提供了部署模型的功能。具体步骤如下：

1. 新建一个项目，在工作台中新建一个项目并进入开发页面，要部署的话，一定是选择新建项目。在当前新建的项目中，点击左侧Files，显示了当前工作目录下的文件和文件夹。
2. 在results文件夹中创建一个文件夹，用于存放模型与checkpoints。其中的tb_results用于当使用TensorBoard功能时存放可视化数据。
3. 将训练好的模型文件保存到results文件夹中。
4. 在Mo平台上创建一个新的API，并将其绑定到刚刚创建的项目上。
5. 在API中添加一个新的endpoint，将其绑定到刚刚创建的模型文件上。
6. 在endpoint的配置页面中，将模型文件的路径设置为刚刚保存模型的路径。
7. 在endpoint的配置页面中，设置输入和输出的格式。