比较自托管 AI 服务器：开发人员指南

引言

随着对自托管AI解决方案的需求持续增长，开发人员面临着为其需求选择最合适的AI服务器的挑战。在本文中，我们将比较和评估一些可用的顶级自托管AI服务器。通过检查关键特性、功能和易用性，开发人员可以在选择AI服务器时做出明智的决定。

TensorFlow Serving

TensorFlow Serving 由 Google 开发，是部署机器学习模型的领先开源AI服务器。它提供了一个可扩展且高效的框架来服务 TensorFlow 模型。 TensorFlow Serving 提供了广泛的模型版本控制和模型管理功能，从而实现无缝更新和部署。它的灵活性允许开发人员轻松地将 TensorFlow 模型集成到生产环境中。然而，TensorFlow Serving 可能需要更陡峭的学习曲线，并且需要额外的设置和配置工作，这使得它不太适合寻求最简单 MLOps 体验的开发人员。

这是一个使用 TensorFlow Serving 的示例，用于对服装进行分类的 Jupyter Notebook，使用 Fashion MNIST 数据集。这是一个有趣的介绍，但需要你动手实践。

PyTorch Serve，也称为 TorchServe

TorchServe 是一个开源AI服务器，专门用于部署 PyTorch 模型。它提供了一个灵活且可扩展的平台，用于在生产环境中托管和提供 PyTorch 模型。 PyTorch Serve 支持各种部署选项，包括 RESTful API 和 Amazon Elastic Inference。它提供了广泛的自定义功能，允许开发人员轻松地使模型适应特定需求。虽然 PyTorch Serve 针对 PyTorch 模型进行了高度优化，但当使用来自其他框架的模型时，它可能需要额外的配置和集成工作，这可能会影响开发人员的易用性。

可以在 Alvaro Bartolome 的 GitHub 仓库中找到使用 TorchServe 的示例。

CodeProject.AI 服务器：最简单的 MLOps 体验

CodeProject.AI 服务器是寻求最简单 MLOps 体验的开发人员的理想解决方案。安装只需单击一下 Windows 安装程序，或者通过许多专为特定平台（如支持 CUDA 的系统、Raspberry Pi 甚至 Apple Silicon 驱动的 Mac）量身定制的完整 Docker 容器之一。可以用任何语言在任何堆栈中轻松添加新的 AI 处理模块，并通过拖放将新模型添加到现有模块。提供 RESTful 接口，并且可以轻松地由新添加的模块扩展。

它简化了机器学习模型的部署和管理，并提供了将实验性 AI 解决方案（如 Jupyter notebook）轻松转换为生产就绪模块的能力。这使开发人员能够专注于构建和完善他们的模型和应用程序，而不是处理复杂的基础设施设置和维护。

CodeProject.AI 服务器的一个关键优势是其用户友好的界面和直观的工作流程。该服务器提供了一个可视化界面，允许开发人员轻松上传、部署和监控他们的机器学习模块和模型。

例如，要安装新模块，只需下载并安装 CodeProject.AI 服务器，打开“安装模块”选项卡并选择要安装的模块即可。

我们安装了 Cartooniser 模块，打开了 CodeProject.AI Explorer，让 Chris Hemsworth 看起来更好。

CodeProject.AI 服务器还提供了使用流行 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 运行时）的模块，使其适用于各种模型类型。开发人员可以利用预训练模型或上传自己的模型，从而实现快速的开发和部署周期。

结论

在自托管AI服务器方面，开发人员必须仔细评估他们的选择，以找到最适合他们需求的选择。虽然 TensorFlow Serving 和 TorchServe 是突出的解决方案，但 CodeProject.AI 服务器是寻求最简单 MLOps 体验的开发人员的首选。凭借其用户友好的界面、直观的工作流程以及与流行框架的无缝集成， CodeProject.AI 服务器简化了机器学习模型的部署和管理。开发人员可以专注于构建他们的模型，同时受益于强大的 MLOps 功能。选择 CodeProject.AI 服务器，在自托管AI基础设施中部署和管理机器学习模型，获得无缝高效的体验。