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原標題：【萬字長文】模型推理服務工具綜述
關鍵字：模型,工具,框架,容器,機器
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

文章轉載自公眾號：吃果凍不吐果凍皮，本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。
摘要：
模型服務是構建機器學習產品的重要步驟。它包括打包模型、構建 API、監控性能以及擴展以適應傳入的請求。
模型服務工具的選擇取決于特定的項目和團隊需求，例如：框架和基礎設施兼容性、易用性、推理優化功能、監控功能和所需的部署策略。
從廣義上講，模型服務工具可以分為兩類：將機器學習模型打包到推理優化容器中的模型服務運行時，以及專注于部署和擴展這些模型的模型服務平臺。
當今市場上存在各種工具，每種工具都有特定的優點和缺點。BentoML、TensorFlow Serving、TorchServe、Nvidia Triton 和 Titan Takeoff 是模型服務運行時的領導者。在模型服務平臺方面，KServe、Seldon Core、Bento Cloud 和云提供商的集成解決方案是最有力的競爭者。
了解模型服務
你需要模型服務運行時嗎？
需要模型服務運行時的三個原因
避免使用模型服務運行時的三個原因
選擇模型服務工具的標準
框架兼容性
一體化
實施的復雜度
性能
監控
成本和許可
支持和文檔
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