BentoML 博客

使用 BentoML 在云端部署和扩展 Phi-4-reasoning 的分步指南。

了解如何利用 BentoML 的统一计算架构解决 AI 推理的 GPU CAP 定理，从而在本地和云环境中实现更好的控制、按需可用性和成本效益。

了解 Yext 如何通过 BentoML 的统一推理平台将产品上市时间缩短 2 倍，并将计算成本降低 80%。

了解我们如何通过对象存储、FUSE 挂载和流式模型加载优化 Kubernetes 上 LLM 容器的冷启动。

发现减缓 AI 创新的 6 个常见 AI 基础设施陷阱。了解如何避免它们，并利用 BentoML 的可扩展推理平台加速您的 AI 旅程，从开发到生产。

了解 DeepSeek-V3、R1 和精简模型之间的差异。学习如何选择合适的模型并使用 BentoML 安全地部署它们。

在这个端到端 ML 流水线教程中，学习如何使用 MLflow 进行跟踪、使用 BentoML 进行部署，从而连接 ML 实验和生产。

了解 AI 推理基础设施调查的关键见解，该调查突出显示了 250 多家实施 AI 解决方案的组织在模型采用、部署模式和基础设施方面的挑战。

了解组织为何选择私密 DeepSeek 部署，以及 BentoML 如何使其变得简单、安全且可扩展。

BentoML 1.4 引入了新功能和改进，以加速迭代周期并提升整体开发者体验。

对 Vertex AI 和 BentoML 在 AI 模型部署方面进行高层次比较，考察云基础设施、扩展性能和开发者体验，以帮助 AI 团队做出明智决策。

使用 BentoML 部署一个功能齐全的 ColPali 推理 API，用于文档检索等任务。