譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

模型訓練完畢后撒手不管的日子已一去不復返了。今天，機器學習的真正價值在于能夠增強現實世界的應用系統，并切實提供業務成果。

然而，受過訓練的模型進入到生產環境這個過程充滿了挑戰。大規模部署模型、確保與現有基礎設施無縫集成以及保持高性能和高可靠性，這只是機器學習運維（MLOps）工程師面臨的幾個障礙。

幸好，現在有許多功能強大的MLOps工具和框架可用于簡化部署模型的過程。在這篇博文中，我們將介紹2024年的七大模型部署和服務工具，它們將徹底改變部署和使用機器學習模型的方式。

1. MLflow

MLflow是一個開源平臺，簡化了整個機器學習生命周期（包括部署）。它提供了用于跨各種環境部署模型的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，用于管理機器學習模型，擁有模型版本控制、試驗跟蹤、可再現性、模型打包和模型服務等功能特性。

2. Ray Serve

Ray Serve是一個可擴展的模型服務庫，建立在Ray分布式計算框架之上。它允許您將模型部署為微服務，并處理底層基礎設施，使擴展和更新模型變得很容易。Ray Serve支持一系列廣泛的機器學習框架，并提供響應流、動態請求批處理、多節點/多GPU服務、版本控制和回滾等功能。

3. Kubeflow

Kubeflow是一個開源框架，用于在Kubernetes上部署和管理機器學習工作流。它提供了一套工具和組件，可以簡化機器學習模型的部署、擴展和管理。Kubeflow集成了諸多流行的機器學習框架，比如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn，并提供了模型訓練及服務、試驗跟蹤、機器學習編排、AutoML和超參數調優等功能特性。

4. Seldon Core V2

Seldon Core是一個用于部署機器學習模型的開源平臺，模型可以在筆記本電腦和Kubernetes上本地運行。它提供了一種靈活且可擴展的框架，用于服務用各種機器學習框架構建的模型。

Seldon Core可以使用Docker部署在本地進行測試，然后在Kubernetes上進行擴展以用于生產環境。它允許用戶部署單個模型或多步驟管道，并可以節省基礎設施成本。它被設計成輕量級、可擴展并且與眾多云提供商兼容。

5. BentoML

BentoML是一種開源框架，簡化了構建、部署和管理機器學習模型的過程。它提供了一個高級API，用于將模型打包成名為“bentos”的標準化格式，并支持多種部署選項，包括AWS Lambda、Docker和Kubernetes。

BentoML的靈活性、性能優化以及對眾多部署選項的支持使其成為希望構建可靠、可擴展、經濟高效的AI應用程序的團隊眼里的一種寶貴工具。

6. ONNX Runtime

ONNX Runtime是一個開源跨平臺推理引擎，用于部署開放神經網絡交換（ONNX）格式的模型。它提供跨各種平臺和設備（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器學習框架，比如PyTorch、TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learn及其他框架。它提供了改進性能和效率的優化。

7. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving是一個開源工具，用于在生產環境中服務TensorFlow模型。它是為熟悉用于模型跟蹤和訓練的TensorFlow框架的機器學習從業者設計的。該工具高度靈活且可擴展，允許模型部署成gRPC或REST API。

TensorFlow Serving有幾項功能特性，比如模型版本控制、自動模型加載和批處理，這些功能增強了性能。它與TensorFlow生態系統無縫集成，可以部署在各種平臺上，比如Kubernetes和Docker。

結束語

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化模型部署過程，并確保您的模型在生產環境中易于訪問和擴展。

原文標題：Top 7 Model Deployment and Serving Tools，作者：Abid Ali Awan