機器學習模型免費部署攻略：Hugging Face、Streamlit、Kubeflow等平臺優劣對比

部署機器學習模型是構建 AI 專案最關鍵的步驟之一。無論是原型設計還是將其擴充套件用於生產環境，機器學習中的模型部署都能確保模型易於訪問並應用於實際環境。本文將探討部署機器學習模型的最佳平臺，尤其是那些允許我們以最少的設定免費託管機器學習模型的平臺。

什麼是機器學習模型？

機器學習模型是能夠理解資料中隱藏模式以進行預測或組合相似資料點的程式。它們是基於歷史資料進行訓練的數學函式。訓練完成後，儲存的模型權重檔案可以輕鬆識別模式、分類資訊、檢測異常，甚至在某些情況下生成內容。因此，資料科學家使用不同的機器學習演算法作為模型的基礎。當資料被引入特定演算法時，它會被修改以處理特定任務，這有​​助於建立更強大的機器學習模型。

例如，決策樹是分類和預測建模的常用演算法。一位資料科學家想要開發一個能夠識別不同動物物種的機器學習模型，他可能會使用各種動物影像來訓練決策樹演算法。隨著時間的推移，該演算法會根據資料進行修改，並越來越擅長對動物影像進行分類。最終，這就會形成一個機器學習模型。

為什麼要託管機器學習模型？

訓練好機器學習模型並使用樣本資料（作為測試資料）進行測試後，現在是時候將其託管到符合專案需求的合適平臺上，使其能夠在即時場景中使用。無論模型的最終目標是透過 API 進行預測，還是嵌入到 Web 應用程式中，託管模型都能確保模型可供其他人訪問和執行。

託管模型的重要性：

• 可訪問性和互動性：託管模型允許使用者或基於託管模型的其他應用程式透過 API 從任何地方與模型互動。
• 可擴充套件性：此外，大多數託管平臺通常都提供擴充套件功能，幫助模型同時處理多個使用者的請求，並確保其效能不會下降。
• 協作性：此外，託管模型可以輕鬆地與團隊或更廣泛的社羣共享，以獲得反饋和更可靠的整合。
• 監控和維護：透過託管模型，可以輕鬆監控日誌記錄、版本控制和監控工具，從而確保模型效能始終保持最新。
• 整合：託管模型可以輕鬆與資料庫、前端應用程式或其他 API 整合，實現無縫管道管理。

託管機器學習模型的頂級平臺

構建機器學習模型實際上只需要一半的時間；另一半時間在於使其易於訪問，以便其他人可以試用你構建的內容。因此，在雲服務上託管模型解決了你無需在本地機器上執行它們的問題。因此，在本節中，我們將探索領先的免費機器學習模型託管平臺，並詳細介紹它們的功能和優勢。

1. Hugging Face Spaces

Hugging Face Spaces，簡稱 hf-spaces，是一個以社羣為中心的平臺，允許使用者使用流行的庫部署他們的機器學習模型。該空間允許使用幾行程式碼託管模型，並且公共使用完全免費，並可訪問共享的 CPU 和 GPU 環境。

Hugging Face Spaces 的主要功能

• 免費使用，內建 Python 支援。
• 它還可以根據模型需求靈活選擇計算資源。
• 為合作者提供了一個平臺，並促進了社羣的積極參與。

Source：HF-Spaces

2. Streamlit社羣雲

Streamlit 提供免費的雲平臺，幫助開發者直接從 GitHub 程式碼庫部署 Streamlit 應用程式。它提供免費的託管服務，包含基礎資源，是開發儀表盤和機器學習推理應用的理想之選。它旨在快速輕鬆地共享資料應用程式。

Streamlit 社羣雲的主要功能

• 使用 GitHub 程式碼庫輕鬆部署。
• 無需設定伺服器，從而減少了資源開銷。
• 它還簡化了部署流程，使非模型部署專家也能輕鬆上手。

Source：Streamlit

3. Gradio

Gradio 既是一個 Python 庫，也是一個託管平臺，用於快速建立機器學習模型的 Web UI 應用程式。這使得沒有 Web 開發專業知識的使用者也能輕鬆訪問這些應用程式。它可用於建立包含互動式儀表板和資料應用程式的可共享演示。

Gradio 的主要功能

• 它透過提供使用者友好的介面來訪問機器學習模型。
• 它還支援與 Hugging Face Spaces 無縫整合以進行託管。
• 允許開發者共享模型，而無需構建自定義 Web 應用程式。

Source：Gradio

4. PythonAnywhere

PythonAnywhere 是一個基於雲的 Python 應用程式託管和開發平臺。它允許開發者執行 Python 指令碼。因此，開發者無需使用本地伺服器即可部署和執行程式碼，並使用 Flask 和 Django 設定 Web 應用程式。

PythonAnywhere 的主要功能

• PythonAnywhere 可以輕鬆與 MySQL 等資料庫整合，使其成為託管帶有後端資料庫的應用程式的理想選擇。
• 由於無需設定本地 Python 環境，它非常適合展示原型應用程式。這使其成為初學者或想要快速展示原型的開發者的理想選擇。
• 該平臺內建支援任務排程，可在特定時間執行 Python 指令碼。

Source：Pythonanywhere

5. MLflow

MLflow 是一個開源平臺，可管理機器學習專案從實驗到部署的完整生命週期。雖然它不提供直接託管基礎設施，但可以使用 MLflow 內建伺服器輕鬆將 MLflow 模型部署到雲平臺。

MLflow 的主要功能

• MLflow 有助於跟蹤模型的效能、模型註冊和版本控制。
• 透過維護日誌並將其與 ML 模型的多次執行進行比較，使開發者能夠在企業環境中進行團隊協作。
• 輕鬆與機器學習庫和其他支援工具整合。

Source：mlflow

6. DagsHub

DagsHub 是一個專為機器學習專案構建的協作平臺。它結合了 Git（用於版本控制）、DVC（用於資料和模型驗證）以及 MLflow（用於實驗跟蹤）。我們可以在一個平臺上管理資料集、筆記本和模型，並跟蹤您的機器學習生命週期。

DagsHub 的主要功能

• 它支援無縫便捷的協作，共享資料集、模型和實驗，方便開發者輕鬆協作和組織工作環境。
• 它還提供內建視覺化工具，用於監控模型效能並比較不同實驗的指標。
• DagsHub 支援開源元件，使其能夠靈活地進行進一步定製，並有助於擴充套件其功能，以滿足使用者的特定需求。

Source：DagsHub

7. Kubeflow

Kubeflow 是一個開源平臺，旨在簡化 Kubernetes 上機器學習模型或工作流的部署、監控和管理。它旨在為整個機器學習生命週期提供端到端支援，從資料準備到模型訓練，再到生產環境中的部署和監控。Kubeflow 支援可擴充套件、分散式且可移植的機器學習工作流。Kubeflow 是一個開源平臺，旨在簡化 Kubernetes 上機器學習模型或工作流的部署、監控和管理。它旨在為整個機器學習生命週期提供端到端支援，從資料準備到模型訓練，再到生產環境中的部署和監控。Kubeflow 支援可擴充套件、分散式且可移植的機器學習工作流。

Kubeflow 的主要功能

• 它能夠輕鬆無縫地與 Kubernetes 整合，實現自動化擴充套件和管理，從而簡化機器學習模型的生產部署。
• 它還支援 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等主流機器學習框架，讓開發者能夠使用自己喜歡的工具進行開發。
• Kubeflow 允許您使用 Python 將機器學習流水線定義為程式碼。這讓您能夠輕鬆地對工作流進行版本控制、測試和共享。

Source：Kubeflow

8. Render

Render 是一個雲平臺，提供統一的解決方案，用於部署和管理 Web 應用程式、API 和靜態網站。它簡化了託管全棧應用程式的流程，提供自動擴充套件、持續部署以及與主流資料庫的輕鬆整合。Render 旨在為傳統雲服務提供商提供簡單易用且開發者友好的替代方案，主要關注小型和企業級應用程式的易用性、速度和效率。

Render 的主要功能

• Render 可輕鬆與 GitHub 和 GitLab 整合，允許在將更改推送到程式碼庫時自動部署，並確保以最少的設定實現持續部署。
• 它可以根據流量自動擴充套件和縮減應用程式，並確保無需人工干預即可最佳化效能。
• Render 還提供即時日誌、效能監控和警報，以跟蹤應用程式的效能。此外，它還可以與 GitHub Actions 整合，以定製部署流水線和工作流。

Source:  Render

平臺比較

小結

機器學習的生命週期直到模型在實際應用中才會結束。因此，選擇合適的平臺來託管您的機器學習模型是此生命週期中非常關鍵的一步，具體取決於專案的規模和技術要求。因此，如果您正在尋找快速且設定簡單的演示，像 HuggingFace Spaces、Streamlit 和 Gradio 這樣的平臺是最佳的起點。對於生產環境部署的更高階工作流程，Render、KubeFlow 和 MLflow 可以根據您的需求提供可擴充套件性和版本控制。此外，像 PythonAnywhere 和 Dagshub 這樣的平臺非常適合小型專案和團隊協作。

因此，無論您是學生、資料科學愛好者還是專業人士，這些平臺都將支援您從模型原型到生產環境的機器學習之旅。