机器学习生产环境部署

一、模型服务化：把模型变成可调用的服务1.1 什么是模型服务化？我先问个问题：你训练好的模型，现在在哪？是在你的Jupyter Notebook里，还是在某个人家目录下躺着的.pth文件或.h5文件？那你想过没有，产品经理突然跑过来跟你说“把这个模型接个API给前端调用”时，你该怎么办？模型服务化，就是把训练好的模型封装成一个可以独立运行、可以被远程调用的服务。这个服务接受输入，返回预测结果。就像你调用一个API一样简单。听起来挺美好的，但实际操作起来要考虑的事情可就多了去了。首先，你得选一个服务化框架。常见的框架有TensorFlow Serving、Triton Inference Server、TorchServe、ONNX Runtime、FastAPI等等。每个框架都有自己的优缺点，适用于不同的场景。1.2 模型服务化框架对比TensorFlow Serving是Google亲生的，专门为TensorFlow模型设计，性能相当不错。它支持模型版本管理、热更新、多模型部署等功能。如果你用的是TensorFlow或者Keras，那TensorFlow Serving基本是首选。Triton Inference Server是NVIDIA搞的，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX、TensorRT等多种框架。它的特点是支持GPU推理、多模型并发、动态批处理等功能。如果你有GPU资源，Triton绝对值得一试。