在CNTK中，可以使用Python API来进行模型部署和生产环境集成。以下是一些常见的方法：

将训练好的模型保存为文件：使用CNTK的save_model()函数将训练好的模型保存为文件，以便在生产环境中加载和使用。

model.save_model("model.dnn")

加载模型并进行预测：在生产环境中，可以使用CNTK的load_model()函数加载保存的模型文件，并使用eval()方法进行预测。

from cntk import load_model
model = load_model("model.dnn")
output = model.eval(input_data)

使用Web服务进行部署：可以将CNTK模型部署为RESTful API服务，以便其他应用程序可以通过HTTP请求调用模型进行预测。

from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    input_data = request.json
    output = model.eval(input_data)
    return {'prediction': output}
if __name__ == '__main__':
    app.run()

将模型集成到现有系统中：可以将CNTK模型集成到现有的生产系统中，例如通过调用Python脚本或使用CNTK的C++ API。

这些是一些常见的方法，可以根据实际需求和环境选择适合的部署和集成方式。CNTK提供了丰富的功能和灵活的API，使模型部署和生产环境集成变得更加简单和高效。