产品简介

BentoML 是一款开源的 AI 统一推理平台，专为“把任何模型部署到任何云”而设计。它将复杂的机器学习工程流程抽象成简洁的 Python 接口：开发者只需几行代码即可把训练好的模型封装成高性能 REST/ gRPC 服务，并自动生成 Docker 镜像、依赖清单与 Kubernetes 配置。BentoML 内置自适应批处理、GPU 并行、冷启动优化、可观测性等生产级特性，同时提供 BentoCloud 托管服务与 BYOC（Bring Your Own Cloud）两种模式，让数据科学家无需深入 DevOps 即可在本地、私有云或 AWS/GCP/Azure 上快速上线、弹性伸缩、持续迭代 AI 服务。

主要功能

• 一键模型服务化：通过 @bentoml.service 装饰器把任意 Python 函数或类封装成 HTTP/ gRPC API，支持同步、异步、流式输出。
• 自动镜像与依赖管理：自动分析代码与依赖，生成轻量 Docker 镜像，支持 Conda、Poetry、Pipenv 等多种包管理器。
• 高性能推理优化：内置动态批处理、GPU 并行、模型并行、KV-Cache 共享、Prefix-Cache 路由，降低延迟提升吞吐。
• 多云弹性部署：一条命令即可将服务部署到 BentoCloud、Kubernetes、AWS ECS、GCP Cloud Run、Azure Container Apps 等。
• 可观测与弹性伸缩：集成 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry，支持基于 QPS、GPU 利用率、队列长度的自动扩缩容。
• 多模型组合与链式调用：支持在单个服务内组合 LLM、Embedding、Diffusion、TTS 等多模型，实现复杂推理图。
• 企业级安全合规：支持 VPC 内网部署、IAM 细粒度权限、SOC2/ISO27001/HIPAA 合规，数据不出环境。

使用方法

1. 安装：pip install bentoml（Python≥3.9）。
2. 编写 service.py，用 @bentoml.service 定义服务类，用 @bentoml.api 定义接口函数。
3. 本地调试：bentoml serve service.py:MyService --reload。
4. 构建 Bento 包：bentoml build，生成包含代码、模型、依赖的归档。
5. 生成镜像：bentoml containerize my_service:latest。
6. 一键部署：bentoml deploy .（自动推送到 BentoCloud 或本地 K8s）。
7. 监控与扩缩：在 BentoCloud 控制台查看指标，或配置 YAML 实现 HPA/VPA。

应用场景

• 大语言模型在线推理：将 Llama、DeepSeek、Mistral 等模型部署为 OpenAI 兼容 API，支持函数调用、流式输出。
• 图像/视频生成服务：把 Stable Diffusion、SVD、ControlNet 封装成低延迟、高并发的图像生成微服务。
• 语音合成与识别：快速上线 Bark、XTTS、WhisperX 等模型，为客服、教育、内容创作提供实时语音能力。
• 推荐与风控系统：将 TensorFlow、XGBoost、LightGBM 模型部署为毫秒级评分服务，支撑电商推荐、金融反欺诈。
• 多模态 RAG 与 Agent：组合 Embedding、LLM、Diffusion、TTS，构建文档问答、智能客服、AI 视频解说等复杂应用。