将训练好的模型部署到生产环境是AI工程化的重要环节，ONNX Runtime和TensorFlow Serving是两种主流方案，分别代表了开放标准和框架专属两种路线。
ONNX Runtime是基于ONNX标准的跨平台推理引擎，支持PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等多种框架导出的模型。它针对CPU和GPU都做了深度优化，支持INT8量化、FP16推理，并提供了C++、Python、C#等多语言接口。在CPU上，它通过图优化和算子融合，通常比直接使用TensorFlow Serving快10%-30%。
TensorFlow Serving是Google专为TensorFlow设计的部署系统，支持模型版本管理、自动回滚、基于gRPC和RESTful的API。在GPU推理上，它通过XLA编译和张量融合表现出色，尤其在批量推理场景下吞吐量很高。但缺点是不直接支持非TensorFlow模型，需要先转换为SavedModel格式。
扩展性方面，两者都支持Docker容器化部署和Kubernetes编排，但TensorFlow Serving的batching模块更成熟，支持动态批处理（Dynamic Batching），能显著提升GPU利用率。
易用性：ONNX Runtime的Python API更简洁，但需要用户自行处理模型转换和预处理流水线；TensorFlow Serving提供完整的配置文件，开箱即用，但学习曲线相对陡峭。
选择建议：如果团队使用多种框架，或者需要部署到边缘设备（如Raspberry Pi、手机），推荐ONNX Runtime。如果整个流水线都是TensorFlow，且追求极致性能，TensorFlow Serving是更稳妥的选择。