机器学习模型免费部署攻略：Hugging Face、Streamlit、Kubeflow等平台优劣对比 第1张Source:  

机器学习的生命周期直到模型在实际应用中才会结束。因此，选择合适的平台来托管您的机器学习模型是此生命周期中非常关键的一步，具体取决于项目的规模和技术要求。因此，如果您正在寻找快速且设置简单的演示，像 HuggingFace Spaces、Streamlit 和 Gradio 这样的平台是最佳的起点。对于生产环境部署的更高级工作流程，Render、KubeFlow 和 MLflow 可以根据您的需求提供可扩展性和版本控制。此外，像 PythonAnywhere 和 Dagshub 这样的平台非常适合小型项目和团队协作。

因此，无论您是学生、数据科学爱好者还是专业人士，这些平台都将支持您从模型原型到生产环境的机器学习之旅。