值得推荐的七大模型部署和服务工具

译文
人工智能
不妨了解可以简化在生产环境中部署大型机器学习模型并产生业务价值的主流工具和框架。

译者 | 布加迪

审校 | 重楼

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。

原文标题:Top 7 Model Deployment and Serving Tools,作者:Abid Ali Awan



责任编辑:华轩 来源: 51CTO
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