导入
模型即无服务器函数简介
了解无服务器函数及本章学习目标。
无服务器函数
无服务器技术使开发者能够编写和部署代码，而无需关心服务器的配置与维护。该技术最常见的应用之一就是无服务器函数，它极大地简化了编写可随负载变化弹性伸缩的代码的过程。在无服务器函数环境中，你只需编写一个运行时支持的函数，指定依赖列表，然后将函数部署到生产环境。云平台负责服务器的配置、根据需求自动扩展计算资源、管理负载均衡器以及处理版本控制。
从原型到生产
由于我们已经探讨过作为 Web 端点的托管模式，无服务器函数成为将预测模型从原型快速推进到生产环境的理想工具。
AWS 与 GCP
无服务器函数最早于 2015 年在 AWS 上推出，随后 GCP 在 2016 年也推出了类似服务。这两个系统都提供了多种可触发函数的事件来源，以及函数执行后可触发的多种输出方式。尽管无服务器函数可用于避免编写复杂的胶水代码来集成云平台中的不同组件，但本章将聚焦一个更具体的使用场景：编写由 HTTP 请求触发、对接收到的特征向量计算倾向得分，并以 JSON 格式返回预测结果的无服务器函数。对于这一特定场景，GCP 的 Cloud Functions 更容易上手和运行，但本章也会同时介绍 AWS 和 GCP 的实现方案。
本章学习目标
在本章中，我们将：
- 介绍托管服务的概念，即由云平台负责服务器的配置与管理；
- 讲解如何使用 Cloud Functions 托管 sklearn 和 Keras 模型；
- 展示如何在 AWS 中使用 Lambda 函数为 sklearn 模型实现相同效果；
- 简要讨论模型更新与访问控制机制。