如何使用无服务器架构部署机器学习模型？

使用无服务器架构部署机器学习模型可利用AWS Lambda、Azure Functions或Google Cloud Functions等平台。这种方法抽象了基础设施管理，能根据需求自动扩展，并遵循按使用付费的计费模式。其主要意义包括操作简单、对零星或不可预测工作负载的成本效益，以及快速的部署周期。典型场景包括实时预测API、对事件触发的数据文件（如S3上传）进行批量推理，以及响应时间要求不高的异步处理任务。 核心组件包括一个序列化为ONNX或joblib等文件格式的预训练模型，该模型部署在无服务器函数中。函数代码加载模型，接收输入数据（通常通过HTTP请求、队列消息或存储事件），执行推理并返回结果。数据输入/输出经常与托管云存储（S3、Blob Storage）或NoSQL/SQL数据库（DynamoDB、Cosmos DB、Cloud SQL）交互。关键原则是无状态性（模型每次调用时加载或从快速缓存加载）以及无服务器环境固有的严格执行时间/CPU/内存限制。 部署流程包括：1）将模型文件与函数代码及依赖项打包成可部署的制品。2）配置无服务器函数，指定运行时、内存分配和触发器（API Gateway、Cloud Storage事件、消息队列）。3）上传打包的制品。这种设置通过消除服务器管理开销、优化低流量/不规则流量的成本、加快上市时间并提供内在的可扩展性，带来了显著的业务价值。常见应用包括用于模型预测的REST API、处理存储中新到达的数据记录，或分析用户上传的图像/视频。