沃卡惠模型训练完毕后撒手不管的日子已一去不复返了。今天，机器学习的真正价值在于能够增强现实世界的应用系统，并切实提供业务成果。
然而，受过训练的模型进入到生产环境这个过程充满了挑战。大规模部署模型、确保与现有基础设施无缝集成以及保持高性能和高可靠性，这只是机器学习运维（MLOps）工程师面临的几个障碍。
幸好，现在有许多功能强大的MLOps工具和框架可用于简化部署模型的过程。在这篇博文中，我们将介绍2024年的七大模型部署和服务工具，它们将彻底改变部署和使用机器学习模型的方式。
1.MLflow
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）。它提供了用于跨各种环境部署模型的Python、R、Java和REST API，比如AWS SageMaker、Azure ML和Kubernetes。
MLflow提供了一套全面的解决方案，用于管理机器学习模型，拥有模型版本控制、试验跟踪、可再现性、模型打包和模型服务等功能特性。
2.Ray Serve
Ray Serve是一个可扩展的模型服务库，建立在Ray分布式计算框架之上。它允许您将模型部署为微服务，并处理底层基础设施，使扩展和更新模型变得很容易。Ray Serve支持一系列广泛的机器学习框架，并提供响应流、动态请求批处理、多节点/多GPU服务、版本控制和回滚等功能。
3.Kubeflow
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，可以简化机器学习模型的部署、扩展和管理。Kubeflow集成了诸多流行的机器学习框架，比如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn，并提供了模型训练及服务、试验跟踪、机器学习编排、AutoML和超参数调优等功能特性。
4.Seldon Core V2
Seldon Core是一个用于部署机器学习模型的开源平台，模型可以在笔记本电脑和Kubernetes上本地运行。它提供了一种灵活且可扩展的框架，用于服务用各种机器学习框架构建的模型。
Seldon Core可以使用Docker部署在本地进行测试，然后在Kubernetes上进行扩展以用于生产环境。它允许用户部署单个模型或多步骤管道，并可以节省基础设施成本。它被设计成轻量级、可扩展并且与众多云提供商兼容。
5.BentoML
BentoML是一种开源框架，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，用于将模型打包成名为“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、性能优化以及对众多部署选项的支持使其成为希望构建可靠、可扩展、经济高效的AI应用程序的团队眼里的一种宝贵工具。
6.ONNX Runtime
ONNX Runtime是一个开源跨平台推理引擎，用于部署开放神经网络交换（ONNX）格式的模型。它提供跨各种平台和设备（包括CPU、GPU和AI加速器）的高性能推理能力。
ONNX Runtime支持一系列广泛的机器学习框架，比如PyTorch、TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learn及其他框架。它提供了改进性能和效率的优化。
7.TensorFlow Serving
TensorFlow Serving是一个开源工具，用于在生产环境中服务TensorFlow模型。它是为熟悉用于模型跟踪和训练的TensorFlow框架的机器学习从业者设计的。该工具高度灵活且可扩展，允许模型部署成gRPC或REST API。
TensorFlow Serving有几项功能特性，比如模型版本控制、自动模型加载和批处理，这些功能增强了性能。它与TensorFlow生态系统无缝集成，可以部署在各种平台上，比如Kubernetes和Docker。
结束语
上述工具提供了一系列功能，可以满足不同的需求。无论您青睐的是MLflow或Kubeflow之类的端到端工具，还是像BentoML或ONNX Runtime这样更专门化的解决方案，这些工具都可以帮助您简化模型部署过程，并确保您的模型在生产环境中易于访问和扩展。
