AI Serving框架是人工智能领域中一个至关重要的组成部分，它主要用于将训练好的模型转化为可供实际应用的服务。在AI领域，Serving框架解决的是模型部署和在线预测的问题，确保算法能够快速、准确地对外提供服务。面对AI算法工程平台化的普遍痛点，如质量一致性差、流程协作复杂、耦合度高以及资源利用率不均等，一个优秀的Serving框架显得尤为必要。
理想的AI Serving框架应具备以下特征：
1. 高内聚的平台工程：框架应将算法工程和平台工程紧密结合，提供一体化的解决方案。
2. 一键跨平台SDK/API：支持多种操作系统和硬件平台，简化开发和部署过程。
3. 端到端一致性：从模型训练到在线服务，保证数据处理和结果的一致性。
4. 高度标准化与可扩展性：遵循统一标准，同时允许用户根据需求扩展功能。
5. 精准的性能与容量控制：对模型的运行效率和资源消耗有精确的控制。
6. 高效的调度与负载均衡：智能调度任务，确保服务的高并发和低延迟。
7. 跨平台SDK/API：提供多种语言的SDK和API，便于不同环境的接入。
8. 高并发低延迟：支持大规模并发请求，保证服务响应速度。
9. 高度自动化工具链：提供自动化测试、部署和监控工具，提高开发效率。
10. 可插拔式引擎模块：允许用户灵活更换或扩展模型引擎，增强系统的灵活性。
11. 引擎托管平台：例如AI Service Engine (ASE)，为AI算法工程师提供无服务器、全托管的引擎服务。
ASE引擎托管平台通过简化传统的协作流程，将原本复杂的8步流程减少为3步，大大降低了协作成本。它采用HTTP API和WebSocket API进行通信，通过AIKIT SDK、HTTP Gate、WebSocket Gate和KIT Gate等组件，实现业务代理和计算调度。平台还提供了自动化工具，如协议定义、开发文档、Json schema和测试用例自动生成，帮助开发者快速完成模型的封装和测试。此外，它支持弹性调度、容器镜像管理和资源授权，确保AI能力的高效运行。
在运营管控方面，ASE平台提供全生命周期的AI能力管理，包括资源维度、使用量级、并发量、可用时间和上下架操作。同时，它具备强大的监控和故障降级机制，结合云原生架构和SRE保障体系，确保服务的高可用性和稳定性。通过精细化的权限管控和多维度的AI能力报表，企业可以更好地管理和优化其AI服务。
AI Serving框架如ASE，不仅解决了AI算法工程的痛点，还为企业构建了一个高效、灵活、可扩展的AI服务基础设施，实现了从创新研发到实际应用的无缝对接，提升了AI能力的商业价值。
