在机器学习领域，将训练好的模型转化为实际应用是至关重要的一步。这一过程需要借助模型部署与服务工具，它们如同桥梁，帮助把模型从开发环境顺利迁移到生产环境，从而实现模型的实用价值。本文将详细介绍11种这样的工具，包括开源框架和云解决方案，它们将为模型部署提供多样化的选择，无论重点是灵活性、可扩展性还是易用性。
MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习的整个生命周期。它包括四个主要组件：跟踪（用于记录和比较实验参数和结果）、项目（将机器学习代码打包成可重用、可复现的形式，以便与其他数据科学家共享或转移到生产环境）、模型（管理和部署来自不同机器学习库的模型到各种模型服务和推理平台）、模型注册表（管理MLflow模型生命周期的中心枢纽）。
AWS SageMaker是一个完全托管的服务，使能够快速构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker提供了Jupyter Notebooks（用于创建和管理机器学习工作流）、内置算法（预构建的算法和对自定义算法的支持）、模型训练（用于训练和调整模型以达到最高准确度的工具）、模型托管（将模型部署到SageMaker的托管服务以进行实时预测）和自动模型调整（超参数调整以优化模型性能）。
Kubeflow是一个开源平台，用于在Kubernetes上部署、监控和管理机器学习工作流。其目标是简化ML工作流的部署，使其可移植和可扩展。它包括Kubeflow Pipelines（用于构建和部署可移植、可扩展的端到端ML工作流的工具）、Kubeflow Notebooks（用于创建和管理交互式Jupyter笔记本）、Kubeflow Training Operator（用于使用Kubernetes自定义资源训练ML模型）和KServe（用于无服务器方式提供ML模型）。
Kubernetes，通常缩写为K8s，是一个开源的容器编排平台，它自动化了容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes将应用程序容器分组到逻辑单元中，以便于管理和发现。Kubernetes基于Google运行容器化工作负载的15年经验以及社区的最佳实践。
TensorFlow Extended (TFX)是一个端到端的平台，用于部署生产ML管道。当准备将模型从研究转移到生产时，TFX提供了整个机器学习生命周期的工具，包括摄取、验证、训练、评估和部署。
Apache Airflow是一个开源平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流。Airflow允许将工作流表示为任务的有向无环图（DAG）。Airflow调度器在各种工作器上执行任务，同时遵循指定的依赖关系。
Weights & Biases (wandb)是一个AI开发者平台，帮助团队更快地构建更好的机器学习模型。它提供了实验跟踪、数据集和模型版本控制、超参数优化等工具。该平台旨在从端到端简化ML工作流，允许轻松跟踪实验、评估模型性能和管理ML工作流。
DVC是一个开源的机器学习项目版本控制系统。它扩展了Git的能力，以处理大型数据文件、模型权重和管道。DVC旨在使ML模型可共享和可复现。它跟踪ML模型和数据集，与代码一起进行版本控制，并与Git仓库一起工作。