5 个生产级 AI/ML 应用快速启动工具

2025 年，AI 不再仅仅是一个流行词，它已成为企业创新和保持竞争力的重要组成部分。随着 AI 采用的增加，在产品中管理和集成 AI 特定功能的复杂性也随之增加。从数据预处理和 LLM 微调到资源管理和模型部署，扩展和维护强大的 AI/ML 工作流的挑战是非常真实的。

但好消息呢？你有一些很棒的工具可以帮助你🤝

在这篇文章中，我介绍了五个强大的工具，它们正在革新 AI 团队构建、扩展和管理生产级 AI 应用的方式。

1. KitOps - 你 AI 流程中缺失的环节

KitOps 是一个开源 MLOps 工具，正在改变团队打包和版本化其 AI/ML 项目的方式。它引入了"ModelKits"的概念 - 一种标准化打包格式，将你的 AI 模型、数据集、代码和配置打包成一个单一的标准化单元。这解决了 AI 开发中最大的挑战之一，即数据科学家、开发人员和生产团队之间的复杂协作过程。

ModelKits 基于 OCI（开放容器倡议）标准构建，使其与大多数现代开发和部署工具兼容。与常规容器不同，它让你可以只获取所需的部分，例如只在需要时拉取特定的数据集或代码片段。

最近发布的 KitOps v1.0.0 带来了几项强大的功能，使 AI 开发变得更加顺畅：

📌 直接 Hugging Face 导入：使用简单的 kit import 命令导入任何 Hugging Face 模型，并将其转换为可推送到标准镜像仓库的 ModelKit。

📌 本地开发模式：在没有任何额外设置的情况下在本地测试模型 - 适合当你使用可以在你的机器上运行的更新、更高效的大型语言模型时。

📌 增强的集成工具：CLI 可无缝用于本地和 CI/CD 系统。为了在 AI/ML 工作流中易于使用，他们还设计了一个 Python 库，让你可以直接从 Jupyter 笔记本打包 ModelKits，而无需切换环境。

以下是如何将 huggingface 模型直接导入到 ModelKits 中的方法：

使用 kit import 命令，你可以获取 huggingface 上任何可用的模型，并将其转换为可以推送到 DockerHub 等镜像仓库的 ModelKit。

例如，当你运行 kit import microsoft/phi-4 时，Kit CLI 将：

下载 microsoft/phi-4 模型从 Hugging Face 到本地

下载 microsoft/phi-4 模型从 Hugging Face 到本地

生成将该仓库中的文件打包到 ModelKit 中所需的配置

生成将该仓库中的文件打包到 ModelKit 中所需的配置

将仓库打包到本地存储的 ModelKit

将仓库打包到本地存储的 ModelKit

完成后，你可以简单地运行 kit push microsoft/phi-4:latest docker.io/my-organization/phi-4:latest 与你的协作者共享。

KitOps 不仅为团队节省了宝贵的时间，还确保了 AI/ML 项目的安全、可扩展和高效管理。无论你是处理少数几个模型还是扩展到更大的部署，它都能保持你的工作流顺畅，并让你的工件随时可以部署。这使得回答棘手问题变得容易得多，比如模型的来源是什么、数据集何时更改、谁批准了该模型以及哪些模型在生产中运行。

要了解更多关于 KitOps 的信息，请查看官方文档。

加入 KitOps 社区

2. Nebius - AI 探险家的终极云

Nebius 是一个云提供商，拥有最新的所有 NVIDIA GPU（H100、H200 和 L40S），并配备超快速网络，这意味着你可以训练和运行 AI 模型，无需等待很长时间才能获得结果。他们实际上是 NVIDIA® 首选云提供商，所以他们能够提前获得最新的 GPU 技术。

以下是使 Nebius 值得关注的原因：

📌 强大的 GPU 能力：你可以在一个集群中获得数千个 GPU，他们让你可以通过 Kubernetes 或 Slurm 管理一切 - 选择最适合你的方式。

📌 一切都被照顾好了：他们处理所有无聊的东西，比如设置 MLflow、PostgreSQL 和 Spark，所以你可以专注于你的实际工作。

📌 专门的架构支持：获得解决方案架构师针对多节点部署的帮助，并获得详细教程和复杂设置的 Terraform 配方。

他们最近还推出了 Nebius AI Studio，提供高性能推理平台。它提供了广泛的最先进的开源模型，包括 Llama、Mistral 等。该基础设施确保了超低延迟，这对实时聊天机器人和内容生成等应用至关重要。

开始使用 Nebius 超级简单。他们有一个强大的 CLI，让你可以从终端管理一切。以下是如何启动和运行的方法：

curl -sSL https://storage.eu-north1.nebius.cloud/cli/install.sh | bash

重启 CLI 或运行 exec -l $SHELL 来完成安装。

重启 CLI 或运行 exec -l $SHELL 来完成安装。

要确保安装成功，请运行：

要确保安装成功，请运行：

nebius version

安装好后，CLI 使得管理一切变得超级简单。你可以启动 GPU 机器、使用 Kubernetes、处理存储、监控一切，并自动化工作流 - 全部从命令行完成。无论你在笔记本上工作还是将代码推送到生产环境，你都可以用简单的命令完成所有操作。

访问他们的网站或深入查看他们的 CLI 文档来探索所有可能性。

3. MLflow - 免费跟踪你的 ML 实验

MLflow 是一个免费工具，使管理你的机器学习项目变得容易得多。它帮助你跟踪你的实验、保存你的模型，并为实际使用做好准备。像微软、Meta 和丰田这样的大公司已经在使用它了，这表明它有多可靠。

MLflow 与你想使用的几乎任何 ML 库都能协作。你可以记录关于你的实验的一切 - 比如你使用了什么设置、你的模型表现如何以及你把文件保存在哪里。当你在尝试不同的东西并需要记住哪个效果最好时，这是有益的。另外，如果你和一个团队一起工作，每个人都能看到其他人在做什么，并在彼此的工作基础上进行构建。

当你准备好在生产中使用你的模型时，MLflow 也让这变得更容易。它有一个叫做模型注册表的东西，你可以保存不同版本的模型、跟踪它们在哪里使用以及确保一切都有组织。

然后你可以将最好的模型标记为生产模型，并将其用于生产中的所有设备/服务。这使得在生产中管理你的模型变得容易得多。

让我通过一个快速示例向你展示使用 MLflow 有多简单。假设我们正在构建一个简单的模型来分类不同类型的花：

import mlflow
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Load some flower data
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Set up our model settings
params = {
    "solver": "lbfgs",
    "max_iter": 1000,
    "random_state": 8888
}

# Tell MLflow we're starting a new experiment
mlflow.set_experiment("Flower Classification")

# Start tracking our work
with mlflow.start_run():
    # Train the model
    model = LogisticRegression(**params)
    model.fit(X_train, y_train)

    # Save everything to MLflow
    mlflow.log_params(params)  # Save our settings
    mlflow.log_metric("accuracy", model.score(X_test, y_test))  # Save how well it did
    mlflow.sklearn.log_model(model, "flower_model")  # Save the actual model

就这样！MLflow 刚刚保存了关于我们模型的一切 - 我们如何构建它、它的工作效果如何以及模型本身。后来，我们可以超级容易地将其加载回来：

# Load the model back whenever we need it
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model("runs:/[run-id]/flower_model")
predictions = loaded_model.predict(X_test)

想开始使用？访问 MLflow 的网站，他们有大量指南和示例来帮助你。

4. Kubeflow - Kubernetes 的机器学习工具包

Kubeflow 是一个免费的开源平台，使在 Kubernetes 上运行机器学习变得超级简单。它是一个完整的工具包，帮助你处理 ML 工作的每一部分 - 从构建和训练模型到在生产中运行它们。它可以在任何有 Kubernetes 运行的地方工作，所以你可以在你的笔记本上或任何你想要的云中使用它。

开始使用 Kubeflow 非常直接。你有两个主要选择：

安装单个部分：如果你只需要特定功能，你可以安装独立组件，如用于模型服务的 KServe 或用于超参数调整的 Katib

安装单个部分：如果你只需要特定功能，你可以安装独立组件，如用于模型服务的 KServe 或用于超参数调整的 Katib

安装所有内容：为了获得完整体验，你可以：

安装所有内容：为了获得完整体验，你可以：

* 使用来自 AWS、Google Cloud 或 Azure 等提供商的打包发行版

* 如果你熟悉 Kubernetes，可以直接使用 Kubeflow Manifests 安装

Kubeflow 的优势：

📌 一切都在一个地方：它配备了 ML 工作的每一部分的工具 - 比如用于编码的 Jupyter 笔记本、用于自动化工作流的管道和用于运行模型的 KServe

📌 与你喜欢的工具配合使用：你可以使用流行的 ML 框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost，无需任何额外设置

📌 易于扩展：由于它运行在 Kubernetes 上，你可以从你的笔记本上小规模开始，当你需要更多能力时容易扩展。

查看 Kubeflow 网站了解详细指南或直接跳到安装文档开始使用。如果你想了解更多关于所有东西如何一起工作的信息，介绍指南也超级有帮助。

5. Amazon SageMaker - AWS 的 AI 伴侣

Amazon SageMaker 是 AWS 的一站式平台，将你的所有数据、分析和 AI 需求集中在一个地方。它的设计目的是帮助你构建、训练和运行你的机器学习模型，而无需处理复杂的设置。它与你的所有数据配合使用，无论它是存储在数据湖、数据仓库还是来自其他来源。

SageMaker 最好的地方之一是它如何通过其统一工作室帮助你工作得更快。你可以使用熟悉的 AWS 工具来构建模型、使用 AI、处理数据和运行 SQL 查询，全部在工作室中完成。

它还配备了 Amazon Q Developer，它基本上是一个 AI 助手，可以帮助你进行开发工作。当你尝试查找数据、构建模型或设置数据管道时，它超级有用。

访问 Amazon SageMaker 主页来开始。他们有从基础指南到高级功能的一切，你甚至可以使用他们的免费层试用它，看看它是否适合你。

管理 AI 流程不一定是非常耗时的。我们介绍的每个工具在简化你的 AI 工作流中都起到独特的作用：

KitOps 解决了打包和版本化的挑战✅

KitOps 解决了打包和版本化的挑战✅

Nebius 提供了你需要的原始计算能力✅

Nebius 提供了你需要的原始计算能力✅

MLflow 跟踪你的实验和模型✅

MLflow 跟踪你的实验和模型✅

Kubeflow 处理 Kubernetes 编排✅

Kubeflow 处理 Kubernetes 编排✅

SageMaker 提供了集成的 AWS 体验✅

SageMaker 提供了集成的 AWS 体验✅

你可以选择适合你特定需求的工具的正确组合。你可能从 MLflow 开始进行实验跟踪，KitOps 用于更好的版本化和扩展，Nebius 用于获得更多计算能力。或者你可能决定像 SageMaker 这样的一站式解决方案最适合你的以 AWS 为中心的团队。

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