TensorFlow Serving 是 Google 推出的高性能模型服務系統，最初針對 TensorFlow 模型優化，但也支持擴展至其他模型，提供 gRPC 和 HTTP API，支持多版本模型管理和高效推理，適合生產環境。
TorchServe 是 PyTorch 官方的模型部署工具，自帶管理和推理 API，支持多模型註冊和批量推理，能方便地將 PyTorch 模型打包成 .mar 檔部署到服務中，支持 CPU/GPU 和多種雲端環境。Nvidia Triton Inference Server 是 Nvidia 開源的推理服務器，支持多種深度學習框架（如 TensorRT、PyTorch、ONNX 等），並能在多種硬體（Nvidia GPU、CPU、ARM）上運行，強調高效能推理和多模型部署。
Seldon Core 是一個專為 Kubernetes 設計的機器學習模型服務架構，支持將多種主流 ML 框架模型容器化並作為微服務部署，支持服務治理、指標監控、追踪與擴展，方便複雜生產環境下的模型管理。
KServe（原 KFServing）是基於 Kubernetes 的機器學習模型推理平台，支援多框架，強調彈性擴展、無伺服器架構與高可用，具備自動擴縮、canary 發佈、模型管線等先進功能，適合規模化生產應用。
各系統比較：
簡言之，選擇時若專注TensorFlow，可以選 TensorFlow Serving；PyTorch生態則可考慮 TorchServe；追求跨框架效能和多硬體支持則 Nvidia Triton 是首選；如果基於 Kubernetes 架構進行大規模模型部署與管理，則 Seldon Core 和 KServe 是更適合的現代化解決方案.
