BentoML使用教程

访问BentoML官方网站，在文档页面查看安装指引，通过pip命令在本地开发环境安装BentoML的Python SDK，完成后运行version命令验证安装是否成功。

在本地模型训练代码中导入BentoML库，调用对应框架的模型保存接口，将训练完成的模型保存到本地的BentoML模型仓库中。

编写服务定义代码，声明推理接口的请求参数、返回格式，以及模型推理的处理逻辑，运行build命令将模型与服务代码打包为标准Bento存档。

在本地环境运行serve命令启动测试服务，通过接口文档页面发送测试请求，验证模型推理结果是否符合预期，确认无误后导出Bento存档文件。

根据业务部署需求，选择对应的部署方式，可直接打包为Docker镜像部署到服务器，也可通过BentoML的云服务或K8s插件部署到生产集群，配置监控与扩缩容规则后即可上线使用。