【万字长文】模型推理服务工具综述

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摘要： 模型服务是构建机器学习产品的重要步骤。它包括打包模型、构建 API、监控性能以及扩展以适应传入的请求。 模型服务工具的选择取决于特定的项目和团队需求，例如：框架和基础设施兼容性、易用性、推理优化功能、监控功能和所需的部署策略。 从广义上讲，模型服务工具可以分为两类：将机器学习模型打包到推理优化容器中的模型服务运行时，以及专注于部署和扩展这些模型的模型服务平台。 当今市场上存在各种工具，每种工具都有特定的优点和缺点。BentoML、TensorFlow Serving、TorchServe、Nvidia Triton 和 Titan Takeoff 是模型服务运行时的领导者。在模型服务平台方面，KServe、Seldon Core、Bento Cloud 和云提供商的集成解决方案是最有力的竞争者。 了解模型服务 你需要模型服务运行时吗？ 需要模型服务运行时的三个原因 避免使用模型服务运行时 ………………………………