比较MLaaS的顶级云平台
机器学习已成为数据驱动世界的先驱。大多数企业使用机器学习和数据分析来更好地了解他们的目标受众，自动化他们的一些生产，根据市场需求创造更好的产品，提高业务绩效等。所有这些都可以提高盈利能力，并使他们比竞争对手更具优势。
但是，机器学习需要基础设施、正确的专业知识、工具和技术来从头开始构建、测试和实施 ml 算法并进行部署。虽然许多中小企业可能不熟悉机器学习模型部署的需求和要求。
什么是机器学习 （ml） 部署？
ml 部署意味着将机器学习 （ml） 模型部署到生产环境中以产生业务价值。但是，部署到生产环境是一个耗时的过程。同时，模型的成功部署需要特定领域的知识来克服新的工程和运营挑战。
ml 部署将 ml 模型合并到生产环境中，同时牢记所开发模型的可伸缩性、可移植性和性能方面。它可以通过使用可用的方法来完成，如批量预测或按需预测等。
如何部署机器学习模型？
机器学习模型的常规部署主要包括以下步骤：
在训练环境中创建和开发模型
清理代码并进行测试，准备部署
准备容器部署代码
在机器学习部署成功后，规划并准备持续监视和维护
将机器学习应用程序投入生产可能既乏味又困难。
为了克服这些麻烦，云计算来了。许多云计算平台都提供强大的机器学习服务和功能。
微软、谷歌和亚马逊最常被评为顶级mlaas提供商。这些云服务提供商帮助巨头到不想从头开始构建、测试和实施其机器学习算法的中小企业。这些公司可以专注于他们的核心业务，并从机器学习中获得附加值，而无需成为专家。
机器学习平台和框架
微软 谷歌 自主技术
自然语言处理 azure web 语言模型 api，语言理解智能服务 google cloud natural language api， automl natural language 亚马逊理解
语音识别 azure 自定义语音服务，语音转文本 cloud speech to text api， google dialogflow 亚马逊转录
计算机视觉 azure 自定义视觉服务、计算机视觉 google cloud vision api， automl vision 亚马逊认可
人工智能 azure machine learning studio 谷歌云机器学习引擎 amazon sagemaker
但是，选择特定的云平台需要进行尽职调查并比较每个平台以充分了解其功能和差异。
亚马逊网络服务 （aws）
aws 为实现 ml 目标提供了广泛的工具和服务，能够利用巨大的云计算和数据容量。
amazon sagemaker：amazon web services提供amazon sagemaker平台，提供的工具使开发人员和数据科学家能够轻松构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。例如，为了简化数据探索和分析，而无需服务器管理麻烦，它提供了创作笔记本jupyter。
内置的 sagemaker 方法使数据科学家能够利用其部署功能自定义、添加其方法、数据集和运行模型。它还有助于与tensorflow，keras，gluon，torch，mxnet以及许多其他机器学习工具和库的集成。
以下是使用 sagemaker 训练和部署 ml 模型的不同方式：
使用 sagemaker 的内置算法容器在 sagemaker 中创建和部署 ml 模型
创建模型，然后使用 sagemaker 的内置算法容器进行部署（自带模型类型）
在 sagemaker 外部创建一个模型，将容器放入 sagemaker 中，并部署它以供使用
azure ml （azure ml studio）
微软 azureml studio 是一个 web 界面，可提供广泛的服务来快速构建、训练和部署机器学习模型。它提供了一个拖放界面，其中包含简单的模块，用于执行常见功能，如访问数据、清理数据、评分、测试模型和部署等。
它的设计方式使没有经验的开发人员和数据科学家可以轻松训练和部署模型，而无需管理云实例，python编码和jupyter notebooks。这加速了机器学习模型的开发和部署。
内置模块有助于预处理数据，以使用机器学习和深度学习算法（如推荐系统、计算机视觉、异常检测、文本分析等）构建和训练 ml/dl 模型。
以下是使用 azure ml 训练和部署 ml 模型的不同方法：
使用多种工具进行开发：使用 jupyter 笔记本、拖放设计器和自动化机器学习
大规模创建和部署模型：使用自动化且可重现的机器学习工作流
利用一组丰富的内置负责任功能进行负责任的创新，以帮助您了解、保护和控制数据、模型和流程
通过对开源框架和语言（如mlflow，kubeflow，onnx，pytorch，tensorflow，python和r）的一流支持进行构建
谷歌云自动ml
google cloud automl 是一个基于云的 ml 平台，用于通过无代码方法构建数据驱动的解决方案。它还可以通过一组 api 建议一组预构建的模型。
cloud automl 是一个用户友好的平台，即使机器学习体验有限，开发人员也可以获得特定于业务需求的高质量模型。该工具使开发人员能够访问google的研究工作，并根据自己的需求调整结果。
自动机器学习产品/服务
景象：automl 视觉从图像中获得见解，automl 视频智能（仅限测试版）可在视频中实现强大的内容发现。
语言：automl 自然语言支持构建和部署自定义机器学习模型，以分析文档、对其进行分类、识别其中的实体或评估其中的态度。
结构化数据：automl 表在结构化数据上构建和部署机器学习模型。
aws，azure和gcp这三个云平台中的每一个都是独一无二的，并为组织提供了大量选项，可以根据其特定要求进行选择。
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ml 部署将 ml 模型合并到生产环境中，同时牢记所开发模型的可伸缩性、可移植性和性能方面。它可以通过使用可用的方法来完成，如批量预测或按需预测等。
如何部署机器学习模型？
机器学习模型的常规部署主要包括以下步骤：
在训练环境中创建和开发模型
清理代码并进行测试，准备部署
准备容器部署代码
在机器学习部署成功后，规划并准备持续监视和维护
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为了克服这些麻烦，云计算来了。许多云计算平台都提供强大的机器学习服务和功能。
微软、谷歌和亚马逊最常被评为顶级mlaas提供商。这些云服务提供商帮助巨头到不想从头开始构建、测试和实施其机器学习算法的中小企业。这些公司可以专注于他们的核心业务，并从机器学习中获得附加值，而无需成为专家。
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微软 谷歌 自主技术
自然语言处理 azure web 语言模型 api，语言理解智能服务 google cloud natural language api， automl natural language 亚马逊理解
语音识别 azure 自定义语音服务，语音转文本 cloud speech to text api， google dialogflow 亚马逊转录
计算机视觉 azure 自定义视觉服务、计算机视觉 google cloud vision api， automl vision 亚马逊认可
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内置的 sagemaker 方法使数据科学家能够利用其部署功能自定义、添加其方法、数据集和运行模型。它还有助于与tensorflow，keras，gluon，torch，mxnet以及许多其他机器学习工具和库的集成。
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使用 sagemaker 的内置算法容器在 sagemaker 中创建和部署 ml 模型
创建模型，然后使用 sagemaker 的内置算法容器进行部署（自带模型类型）
在 sagemaker 外部创建一个模型，将容器放入 sagemaker 中，并部署它以供使用
azure ml （azure ml studio）
微软 azureml studio 是一个 web 界面，可提供广泛的服务来快速构建、训练和部署机器学习模型。它提供了一个拖放界面，其中包含简单的模块，用于执行常见功能，如访问数据、清理数据、评分、测试模型和部署等。
它的设计方式使没有经验的开发人员和数据科学家可以轻松训练和部署模型，而无需管理云实例，python编码和jupyter notebooks。这加速了机器学习模型的开发和部署。
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