模型部署工具推荐

随着深度学习技术的快速发展，模型部署变得越来越重要。以下是一些常用的模型部署工具，它们可以帮助你将模型应用到实际的生产环境中。

1. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving 是由 Google 开发的一款高性能、可扩展的机器学习模型服务器。它支持 TensorFlow 模型的加载和推理，并且可以轻松地集成到现有的应用程序中。

• TensorFlow Serving 官网

2. ONNX Runtime

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种编程语言和平台。它可以将 ONNX 格式的模型部署到不同的环境中，包括 Linux、Windows、macOS、iOS 和 Android。

• ONNX Runtime 官网

3. TorchServe

TorchServe 是 PyTorch 官方提供的模型部署工具，它支持将 PyTorch 模型部署到生产环境中。TorchServe 提供了简单的 API 和丰富的配置选项，使得模型部署变得更加容易。

• TorchServe 官网

4. Keras-Server

Keras-Server 是一个基于 Flask 的模型部署工具，它可以将 Keras 模型部署到 Web 应用中。Keras-Server 支持多种模型格式，并且可以与 Docker 集成，方便容器化部署。

• Keras-Server GitHub 仓库

5. Apache MXNet Model Server

Apache MXNet Model Server 是一个高性能、可扩展的模型服务器，它支持 MXNet 模型的加载和推理。MXNet Model Server 可以与各种后端存储和缓存系统集成，以优化模型部署的性能。

• Apache MXNet Model Server 官网

希望这些推荐能够帮助你找到合适的模型部署工具。如果你对模型部署有任何疑问，可以访问我们的 模型部署问答社区 获取更多帮助。