调用AI模型的方式取决于具体的应用和开发环境。以下是一般情况下调用AI模型的常见方法：
1. 使用AI框架或库：AI框架（例如TensorFlow、PyTorch）和库（例如scikit-learn）提供了API和函数，用于加载和调用已经训练好的AI模型。你可以使用这些框架和库来加载模型文件，并将输入数据传递给模型进行推断。
2. 使用API服务：许多AI平台和云提供商提供了API服务，使你能够通过网络调用AI模型。你可以将输入数据发送到API端点，并接收模型的预测结果。这种方式对于无需本地部署模型的应用场景非常方便。
3. 部署到服务器或设备：如果你想在自己的服务器或设备上部署AI模型，可以使用相应的软件开发工具和平台。例如，你可以使用Flask或Django等Web框架将模型封装为API，并将其部署到服务器上。对于嵌入式设备，你可以使用特定的工具链和库来将模型集成到设备的应用程序中。
4. 集成到应用程序：如果你正在开发一个应用程序，可以直接将AI模型的代码集成到应用程序的代码中。这样，你可以通过函数调用或方法调用来调用模型，并将输入数据传递给它。
请注意，具体的调用方法取决于你使用的AI框架、平台或工具，并且可能因具体的编程语言和环境而有所不同。你需要查阅相关文档和示例代码，以了解如何正确调用和使用特定的AI模型。