模型上下文协议 (MCP) 是一个用于管理和提供机器学习模型的框架，尽管该术语本身并未广泛标准化。 然而，一些开源工具符合 MCP 的模型部署、版本控制和推理的目标。 值得注意的例子包括 KServe、Seldon Core 和 NVIDIA Triton Inference Server。 这些平台为模型服务提供可扩展的、生产就绪的解决方案，通常与 Kubernetes 集成，并支持 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 等多种框架。 虽然 MCP 不是正式标准，但这些工具解决了模型编排和服务中类似的挑战。
KServe（以前称为 KFServing）是 Kubeflow 生态系统下一个流行的开源项目。 它通过抽象基础设施的复杂性来简化在 Kubernetes 上部署模型。 KServe 支持高级功能，如自动缩放、金丝雀部署和有效负载日志记录。 例如，它允许团队通过在版本之间路由流量来 A/B 测试模型。 它还与 Istio 集成以实现服务网格功能，使其适用于大规模部署。 另一个关键工具是 Seldon Core，它专注于将模型转换为生产级微服务。 它支持自定义推理管道，允许预处理和后处理逻辑包装模型预测。 Seldon 的指标和可解释性功能（例如，与 Alibi 集成以进行模型解释）使其成为需要透明度的团队的理想选择。 NVIDIA Triton Inference Server 因其性能而脱颖而出，尤其是在 GPU 加速方面。 它在单个部署中支持多种模型框架，并有效地处理批量请求，这对于实时视频分析等高吞吐量应用程序至关重要。
选择工具时，请考虑您的堆栈和要求。 KServe 和 Seldon Core 是 Kubernetes 原生的，使其成为云原生环境的自然选择。 Triton 在 GPU 繁重的工作负载中表现出色，而 BentoML（另一个开源选项）通过其简单的 API 和对自定义管道的支持，为以 Python 为中心的团队提供了灵活性。 所有这些工具都是可扩展的，但它们的学习曲线和社区支持各不相同。 例如，Triton 的文档很全面，但其设置可能需要 NVIDIA 相关的专业知识。 相比之下，Seldon Core 基于 Go 的操作符可能会吸引熟悉 Kubernetes 控制器的开发人员。 最终，“最佳” MCP 风格的服务器取决于您的基础设施、性能需求和团队专业知识。