模型訓(xùn)練完畢后撒手不管的日子已一去不復(fù)返了。今天，機(jī)器學(xué)習(xí)的真正價(jià)值在于能夠增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用系統(tǒng)，并切實(shí)提供業(yè)務(wù)成果。

然而，受過訓(xùn)練的模型進(jìn)入到生產(chǎn)環(huán)境這個(gè)過程充滿了挑戰(zhàn)。大規(guī)模部署模型、確保與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施無縫集成以及保持高性能和高可靠性，這只是機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維（MLOps）工程師面臨的幾個(gè)障礙。

幸好，現(xiàn)在有許多功能強(qiáng)大的MLOps工具和框架可用于簡(jiǎn)化部署模型的過程。在這篇博文中，我們將介紹2024年的七大模型部署和服務(wù)工具，它們將徹底改變部署和使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方式。

1.MLflow

MLflow是一個(gè)開源平臺(tái)，簡(jiǎn)化了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期（包括部署）。它提供了用于跨各種環(huán)境部署模型的Python、R、Java和REST API，比如AWS SageMaker、Azure ML和Kubernetes。

MLflow提供了一套全面的解決方案，用于管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型，擁有模型版本控制、試驗(yàn)跟蹤、可再現(xiàn)性、模型打包和模型服務(wù)等功能特性。

2.Ray Serve

Ray Serve是一個(gè)可擴(kuò)展的模型服務(wù)庫，建立在Ray分布式計(jì)算框架之上。它允許您將模型部署為微服務(wù)，并處理底層基礎(chǔ)設(shè)施，使擴(kuò)展和更新模型變得很容易。Ray Serve支持一系列廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，并提供響應(yīng)流、動(dòng)態(tài)請(qǐng)求批處理、多節(jié)點(diǎn)/多GPU服務(wù)、版本控制和回滾等功能。

3.Kubeflow

Kubeflow是一個(gè)開源框架，用于在Kubernetes上部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)工作流。它提供了一套工具和組件，可以簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署、擴(kuò)展和管理。Kubeflow集成了諸多流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，比如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn，并提供了模型訓(xùn)練及服務(wù)、試驗(yàn)跟蹤、機(jī)器學(xué)習(xí)編排、AutoML和超參數(shù)調(diào)優(yōu)等功能特性。

4.Seldon Core V2

Seldon Core是一個(gè)用于部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開源平臺(tái)，模型可以在筆記本電腦和Kubernetes上本地運(yùn)行。它提供了一種靈活且可擴(kuò)展的框架，用于服務(wù)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的模型。

Seldon Core可以使用Docker部署在本地進(jìn)行測(cè)試，然后在Kubernetes上進(jìn)行擴(kuò)展以用于生產(chǎn)環(huán)境。它允許用戶部署單個(gè)模型或多步驟管道，并可以節(jié)省基礎(chǔ)設(shè)施成本。它被設(shè)計(jì)成輕量級(jí)、可擴(kuò)展并且與眾多云提供商兼容。

5.BentoML

BentoML是一種開源框架，簡(jiǎn)化了構(gòu)建、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程。它提供了一個(gè)高級(jí)API，用于將模型打包成名為“bentos”的標(biāo)準(zhǔn)化格式，并支持多種部署選項(xiàng)，包括AWS Lambda、Docker和Kubernetes。

BentoML的靈活性、性能優(yōu)化以及對(duì)眾多部署選項(xiàng)的支持使其成為希望構(gòu)建可靠、可擴(kuò)展、經(jīng)濟(jì)高效的AI應(yīng)用程序的團(tuán)隊(duì)眼里的一種寶貴工具。

6.ONNX Runtime

ONNX Runtime是一個(gè)開源跨平臺(tái)推理引擎，用于部署開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式的模型。它提供跨各種平臺(tái)和設(shè)備（包括CPU、GPU和AI加速器）的高性能推理能力。

ONNX Runtime支持一系列廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，比如PyTorch、TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learn及其他框架。它提供了改進(jìn)性能和效率的優(yōu)化。

7.TensorFlow Serving

TensorFlow Serving是一個(gè)開源工具，用于在生產(chǎn)環(huán)境中服務(wù)TensorFlow模型。它是為熟悉用于模型跟蹤和訓(xùn)練的TensorFlow框架的機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者設(shè)計(jì)的。該工具高度靈活且可擴(kuò)展，允許模型部署成gRPC或REST API。

TensorFlow Serving有幾項(xiàng)功能特性，比如模型版本控制、自動(dòng)模型加載和批處理，這些功能增強(qiáng)了性能。它與TensorFlow生態(tài)系統(tǒng)無縫集成，可以部署在各種平臺(tái)上，比如Kubernetes和Docker。

結(jié)束語

上述工具提供了一系列功能，可以滿足不同的需求。無論您青睞的是MLflow或Kubeflow之類的端到端工具，還是像BentoML或ONNX Runtime這樣更專門化的解決方案，這些工具都可以幫助您簡(jiǎn)化模型部署過程，并確保您的模型在生產(chǎn)環(huán)境中易于訪問和擴(kuò)展。