原文：
www.kdnuggets.com/top-7-model-deployment-and-serving-tools
作者图片
那些将模型简单训练后放在架子上积灰的日子已经过去了。如今，机器学习的真正价值在于它能够增强实际应用并带来切实的商业成果。
1. Google 网络安全证书 - 快速开启网络安全职业生涯
2. Google 数据分析专业证书 - 提升您的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持您的组织 IT
然而，从训练好的模型到生产环境的过程充满了挑战。在规模化部署模型、确保与现有基础设施的无缝集成，以及保持高性能和可靠性等方面，MLOps 工程师面临着许多难题。
值得庆幸的是，如今有许多强大的 MLOps 工具和框架可以简化和优化模型部署的过程。在这篇博客中，我们将了解 2024 年前 7 大正在彻底改变机器学习（ML）模型部署和使用方式的模型部署和服务工具。
MLflow 是一个开源平台，简化了整个机器学习生命周期，包括部署。它提供了 Python、R、Java 和 REST API，用于在各种环境中部署模型，如 AWS SageMaker、Azure ML 和 Kubernetes。
MLflow 提供了一个全面的解决方案来管理 ML 项目，具有模型版本控制、实验跟踪、可重复性、模型打包和模型服务等功能。
Ray Serve 是一个基于 Ray 分布式计算框架的可扩展模型服务库。它允许您将模型部署为微服务，并处理底层基础设施，使得模型的扩展和更新变得简单。Ray Serve 支持广泛的 ML 框架，并提供了响应流、动态请求批处理、多节点/多 GPU 服务、版本控制和回滚等功能。
Kubeflow 是一个开源框架，用于在 Kubernetes 上部署和管理机器学习工作流。它提供了一套工具和组件，简化了 ML 模型的部署、扩展和管理。Kubeflow 与 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行的 ML 框架集成，并提供了模型训练和服务、实验跟踪、ML 编排、AutoML 和超参数调整等功能。
Seldon Core 是一个开源平台，用于部署可以在笔记本电脑上本地运行的机器学习模型，也可以在 Kubernetes 上运行。它提供了一个灵活和可扩展的框架，用于服务各种 ML 框架构建的模型。
Seldon Core 可以使用 Docker 在本地进行测试，然后在 Kubernetes 上进行扩展以用于生产。它允许用户部署单个模型或多步骤管道，并且可以节省基础设施成本。它设计得轻量、可扩展，并与各种云服务提供商兼容。
BentoML 是一个开源框架，简化了构建、部署和管理机器学习模型的过程。它提供了一个高级 API，将模型打包成称为“bentos”的标准化格式，并支持多种部署选项，包括 AWS Lambda、Docker 和 Kubernetes。
BentoML 的灵活性、性能优化和对各种部署选项的支持使其成为团队构建可靠、可扩展和具有成本效益的 AI 应用程序的宝贵工具。
ONNX Runtime 是一个开源的跨平台推理引擎，用于部署 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式的模型。它提供了在各种平台和设备上，包括 CPU、GPU 和 AI 加速器的高性能推理能力。
ONNX Runtime 支持广泛的 ML 框架，如 PyTorch、TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learn 和其他框架。它提供了优化功能以提高性能和效率。
TensorFlow Serving 是一个开源工具，用于在生产环境中服务 TensorFlow 模型。它专为熟悉 TensorFlow 框架的机器学习从业者设计，用于模型跟踪和训练。该工具高度灵活且可扩展，允许将模型部署为 gRPC 或 REST API。
TensorFlow Serving 具有多个功能，如模型版本控制、自动模型加载和批处理，这些功能提升了性能。它与 TensorFlow 生态系统无缝集成，并且可以在 Kubernetes 和 Docker 等各种平台上部署。
上述工具提供了多种功能，可以满足不同的需求。无论你是偏好像 MLflow 或 Kubeflow 这样的端到端工具，还是像 BentoML 或 ONNX Runtime 这样的更专注的解决方案，这些工具都能帮助你优化模型部署过程，并确保你的模型在生产环境中易于访问和扩展。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证数据科学专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络构建一款 AI 产品，以帮助那些面临心理健康问题的学生。