BentoML云部署指南：从入门到实践

BentoML云部署指南：从入门到实践

BentoML Build Production-Grade AI Applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BentoML

什么是BentoCloud

BentoCloud是基于BentoML开源服务框架构建的推理管理平台和计算编排引擎。它为开发者提供了一个完整的AI系统构建栈，支持在任何云平台上使用任何模型快速构建可扩展的AI应用。

为什么选择BentoCloud

1. 灵活的Python API：支持构建推理API、批处理作业和复合AI系统
2. 极速冷启动：专为ML/AI工作负载优化的容器基础设施
3. 广泛的框架支持：兼容vLLM、TensorRT、Triton等各种ML框架和推理运行时
4. 端到端工作流：涵盖开发、测试、部署、监控和CI/CD全流程
5. GPU资源丰富：支持L4、A100等多种GPU，可在公有云或私有云中使用

部署流程概览

BentoCloud的部署流程遵循以下步骤：

1. 登录BentoCloud平台
2. 准备并打包你的AI服务
3. 部署到BentoCloud
4. 调用部署的服务端点
5. 管理部署（更新、扩缩容等）

详细部署步骤

1. 准备工作

首先需要安装BentoML并登录BentoCloud：

pip install bentoml
bentoml cloud login

登录时会提示选择认证方式，建议使用浏览器创建新的API令牌。

2. 部署第一个模型

以快速入门项目为例：

git clone quickstart仓库地址
cd quickstart
bentoml deploy -n my-first-bento

部署命令会：

• 自动构建Bento包
• 推送到BentoCloud
• 创建部署实例

注意事项：

• 默认会打包当前目录下所有文件
• 使用.bentoignore文件可以排除特定文件/目录
• 首次部署可能需要1-2分钟完成初始化

3. 调用部署服务

获取部署端点URL：

bentoml deployment get my-first-bento -o json | jq ."endpoint_urls"

使用Python客户端调用服务：

import bentoml

client = bentoml.SyncHTTPClient("你的部署URL")
result = client.summarize(text="你的输入文本")
print(result)

4. 更新部署

当代码变更后，可以更新部署：

bentoml deployment update my-first-bento --bento ./project/directory

5. 扩缩容配置

调整部署的副本数量：

bentoml deployment update my-first-bento --scaling-min 0 --scaling-max 3

6. 清理资源

停止不再需要的部署：

bentoml deployment terminate my-first-bento

最佳实践

1. 开发环境：建议先在本地测试服务，确认无误后再部署到云端
2. 版本控制：每次更新代码后，建议使用不同的版本号部署
3. 监控指标：充分利用BentoCloud提供的监控功能跟踪服务性能
4. 资源规划：根据预期负载合理配置扩缩容参数

进阶学习

对于想深入了解BentoCloud的用户，建议进一步学习：

• 部署各种示例项目
• 部署管理高级技巧
• API令牌管理
• 自定义部署配置

通过BentoCloud，开发者可以专注于AI模型和业务逻辑的开发，而无需担心基础设施管理的复杂性，大大提高了AI服务的交付效率。

BentoML Build Production-Grade AI Applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BentoML