机器学习模型免费部署攻略：Hugging Face、Streamlit、Kubeflow等平台优劣对比

部署机器学习模型是构建 AI 项目最关键的步骤之一。无论是原型设计还是将其扩展用于生产环境，机器学习中的模型部署都能确保模型易于访问并应用于实际环境。本文将探讨部署机器学习模型的最佳平台，尤其是那些允许我们以最少的设置免费托管机器学习模型的平台。

什么是机器学习模型？

机器学习模型是能够理解数据中隐藏模式以进行预测或组合相似数据点的程序。它们是基于历史数据进行训练的数学函数。训练完成后，保存的模型权重文件可以轻松识别模式、分类信息、检测异常，甚至在某些情况下生成内容。因此，数据科学家使用不同的机器学习算法作为模型的基础。当数据被引入特定算法时，它会被修改以处理特定任务，这有​​助于创建更强大的机器学习模型。

例如，决策树是分类和预测建模的常用算法。一位数据科学家想要开发一个能够识别不同动物物种的机器学习模型，他可能会使用各种动物图像来训练决策树算法。随着时间的推移，该算法会根据数据进行修改，并越来越擅长对动物图像进行分类。最终，这就会形成一个机器学习模型。

为什么要托管机器学习模型？

训练好机器学习模型并使用样本数据（作为测试数据）进行测试后，现在是时候将其托管到符合项目需求的合适平台上，使其能够在实时场景中使用。无论模型的最终目标是通过 API 进行预测，还是嵌入到 Web 应用程序中，托管模型都能确保模型可供其他人访问和运行。

托管模型的重要性：

• 可访问性和交互性：托管模型允许用户或基于托管模型的其他应用程序通过 API 从任何地方与模型交互。
• 可扩展性：此外，大多数托管平台通常都提供扩展功能，帮助模型同时处理多个用户的请求，并确保其性能不会下降。
• 协作性：此外，托管模型可以轻松地与团队或更广泛的社区共享，以获得反馈和更可靠的集成。
• 监控和维护：通过托管模型，可以轻松监控日志记录、版本控制和监控工具，从而确保模型性能始终保持最新。
• 集成：托管模型可以轻松与数据库、前端应用程序或其他 API 集成，实现无缝管道管理。

托管机器学习模型的顶级平台

构建机器学习模型实际上只需要一半的时间；另一半时间在于使其易于访问，以便其他人可以试用你构建的内容。因此，在云服务上托管模型解决了你无需在本地机器上运行它们的问题。因此，在本节中，我们将探索领先的免费机器学习模型托管平台，并详细介绍它们的功能和优势。

1. Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces，简称 hf-spaces，是一个以社区为中心的平台，允许用户使用流行的库部署他们的机器学习模型。该空间允许使用几行代码托管模型，并且公共使用完全免费，并可访问共享的 CPU 和 GPU 环境。

Hugging Face Spaces 的主要功能

• 免费使用，内置 Python 支持。
• 它还可以根据模型需求灵活选择计算资源。
• 为合作者提供了一个平台，并促进了社区的积极参与。

Source：HF-Spaces

2. Streamlit社区云

Streamlit 提供免费的云平台，帮助开发者直接从 GitHub 代码库部署 Streamlit 应用程序。它提供免费的托管服务，包含基础资源，是开发仪表盘和机器学习推理应用的理想之选。它旨在快速轻松地共享数据应用程序。

Streamlit 社区云的主要功能

• 使用 GitHub 代码库轻松部署。
• 无需设置服务器，从而减少了资源开销。
• 它还简化了部署流程，使非模型部署专家也能轻松上手。

Source：Streamlit

3. Gradio

Gradio 既是一个 Python 库，也是一个托管平台，用于快速创建机器学习模型的 Web UI 应用程序。这使得没有 Web 开发专业知识的用户也能轻松访问这些应用程序。它可用于创建包含交互式仪表板和数据应用程序的可共享演示。

Gradio 的主要功能

• 它通过提供用户友好的界面来访问机器学习模型。
• 它还支持与 Hugging Face Spaces 无缝集成以进行托管。
• 允许开发者共享模型，而无需构建自定义 Web 应用程序。

Source：Gradio

4. PythonAnywhere

PythonAnywhere 是一个基于云的 Python 应用程序托管和开发平台。它允许开发者运行 Python 脚本。因此，开发者无需使用本地服务器即可部署和执行代码，并使用 Flask 和 Django 设置 Web 应用程序。

PythonAnywhere 的主要功能

• PythonAnywhere 可以轻松与 MySQL 等数据库集成，使其成为托管带有后端数据库的应用程序的理想选择。
• 由于无需设置本地 Python 环境，它非常适合展示原型应用程序。这使其成为初学者或想要快速展示原型的开发者的理想选择。
• 该平台内置支持任务调度，可在特定时间运行 Python 脚本。

Source：Pythonanywhere

5. MLflow

MLflow 是一个开源平台，可管理机器学习项目从实验到部署的完整生命周期。虽然它不提供直接托管基础设施，但可以使用 MLflow 内置服务器轻松将 MLflow 模型部署到云平台。

MLflow 的主要功能

• MLflow 有助于跟踪模型的性能、模型注册和版本控制。
• 通过维护日志并将其与 ML 模型的多次运行进行比较，使开发者能够在企业环境中进行团队协作。
• 轻松与机器学习库和其他支持工具集成。

Source：mlflow

6. DagsHub

DagsHub 是一个专为机器学习项目构建的协作平台。它结合了 Git（用于版本控制）、DVC（用于数据和模型验证）以及 MLflow（用于实验跟踪）。我们可以在一个平台上管理数据集、笔记本和模型，并跟踪您的机器学习生命周期。

DagsHub 的主要功能

• 它支持无缝便捷的协作，共享数据集、模型和实验，方便开发者轻松协作和组织工作环境。
• 它还提供内置可视化工具，用于监控模型性能并比较不同实验的指标。
• DagsHub 支持开源组件，使其能够灵活地进行进一步定制，并有助于扩展其功能，以满足用户的特定需求。

Source：DagsHub

7. Kubeflow

Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化 Kubernetes 上机器学习模型或工作流的部署、监控和管理。它旨在为整个机器学习生命周期提供端到端支持，从数据准备到模型训练，再到生产环境中的部署和监控。Kubeflow 支持可扩展、分布式且可移植的机器学习工作流。Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化 Kubernetes 上机器学习模型或工作流的部署、监控和管理。它旨在为整个机器学习生命周期提供端到端支持，从数据准备到模型训练，再到生产环境中的部署和监控。Kubeflow 支持可扩展、分布式且可移植的机器学习工作流。

Kubeflow 的主要功能

• 它能够轻松无缝地与 Kubernetes 集成，实现自动化扩展和管理，从而简化机器学习模型的生产部署。
• 它还支持 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等主流机器学习框架，让开发者能够使用自己喜欢的工具进行开发。
• Kubeflow 允许您使用 Python 将机器学习流水线定义为代码。这让您能够轻松地对工作流进行版本控制、测试和共享。

Source：Kubeflow

8. Render

Render 是一个云平台，提供统一的解决方案，用于部署和管理 Web 应用程序、API 和静态网站。它简化了托管全栈应用程序的流程，提供自动扩展、持续部署以及与主流数据库的轻松集成。Render 旨在为传统云服务提供商提供简单易用且开发者友好的替代方案，主要关注小型和企业级应用程序的易用性、速度和效率。

Render 的主要功能

• Render 可轻松与 GitHub 和 GitLab 集成，允许在将更改推送到代码库时自动部署，并确保以最少的设置实现持续部署。
• 它可以根据流量自动扩展和缩减应用程序，并确保无需人工干预即可优化性能。
• Render 还提供实时日志、性能监控和警报，以跟踪应用程序的性能。此外，它还可以与 GitHub Actions 集成，以定制部署流水线和工作流。

Source:  Render

平台比较

小结

机器学习的生命周期直到模型在实际应用中才会结束。因此，选择合适的平台来托管您的机器学习模型是此生命周期中非常关键的一步，具体取决于项目的规模和技术要求。因此，如果您正在寻找快速且设置简单的演示，像 HuggingFace Spaces、Streamlit 和 Gradio 这样的平台是最佳的起点。对于生产环境部署的更高级工作流程，Render、KubeFlow 和 MLflow 可以根据您的需求提供可扩展性和版本控制。此外，像 PythonAnywhere 和 Dagshub 这样的平台非常适合小型项目和团队协作。

因此，无论您是学生、数据科学爱好者还是专业人士，这些平台都将支持您从模型原型到生产环境的机器学习之旅。