Beschreibung
Seldon Core 2 ist ein umfassendes MLOps- und LLMOps-Framework, das für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von KI-Systemen innerhalb von Kubernetes-Umgebungen konzipiert ist. Es bietet einen standardisierten Ansatz für die Bereitstellung vielfältiger Modelltypen, sei es On-Premise oder in jeder Cloud, und stellt sofort einsatzbereite produktionsreife Anwendungen bereit. Dieses Framework ist besonders gut geeignet für die Handhabung einzelner Modelle sowie komplexer, modularer und datenzentrierter Anwendungen.
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Die Fähigkeiten des Frameworks erstrecken sich auf den Aufbau von komponierbaren KI-Anwendungen durch Pipelines, die Technologien wie Kafka für Echtzeit-Datenstreaming zwischen verschiedenen Komponenten nutzen können. Es bietet robuste Autoskalierungsfunktionen sowohl für Modelle als auch für Anwendungskomponenten, gesteuert durch native oder benutzerdefinierte Logik. Für Kosteneffizienz unterstützt Seldon Core Multi-Model-Serving, das die Konsolidierung mehrerer Modelle auf gemeinsamen Inferenzservern ermöglicht, und Overcommit-Funktionalität, um mehr Modelle als verfügbaren Speicherplatz bereitzustellen und so die Infrastrukturkosten für unterausgelastete Ressourcen zu senken.
Seldon Core erleichtert auch die Experimentierfreudigkeit durch seine Routing-Funktionen, die A/B-Tests und Shadow-Deployments für Kandidatenmodelle oder Pipelines ermöglichen. Benutzer können benutzerdefinierte Logik, Drift- und Ausreißererkennung implementieren und sich über Plug-and-Play-Custom-Komponenten mit Large Language Models (LLMs) integrieren, wodurch eine nahtlose Integration in das breitere Ökosystem von ML/AI-Produkten von Seldon gewährleistet wird. Das Framework ist von Forschungsergebnissen zu den nächsten Generationen von ML-Modell-Serving-Frameworks beeinflusst und zielt darauf ab, wichtige Desiderata für fortschrittliches Modell-Serving zu erfüllen.
Installation und Konfiguration werden innerhalb von Kubernetes verwaltet, wobei umfangreiche Dokumentation für Server, Modelle, Pipelines, Experimente und Leistungsoptimierung verfügbar ist. Seldon Core wird unter den Bedingungen der Business Source License vertrieben, wobei alle Beiträge ebenfalls unter dieser Bedingung lizenziert sind. Das Projekt wird aktiv entwickelt, mit einer starken Community-Präsenz und regelmäßigen Updates, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Organisationen macht, die ihre KI-Initiativen im großen Maßstab operationalisieren möchten.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungKubernetes
Seldon Core's Kernfunktionen
MLOps- und LLMOps-Framework
Kubernetes-native Bereitstellung
Standardisierte Modellbereitstellung
Modulare und datenzentrierte KI-Anwendungen
Komponierbare KI-Pipelines
Echtzeit-Datenstreaming mit Kafka
Autoskalierung für Modelle und Komponenten
Multi-Model-Serving für Kosteneffizienz
Overcommit für erhöhte Modelldichte
A/B-Tests und Shadow-Deployments
Integration benutzerdefinierter Komponenten (LLMs, Drift-Erkennung)
Sofort einsatzbereit für die Produktion
Unterstützung für On-Premise- und Cloud-Bereitstellungen
Erste Schritte mit Seldon Core
Bereitstellen: Packen und stellen Sie Ihre Machine-Learning-Modelle und KI-Anwendungen in Produktionsumgebungen bereit.
Konfigurieren: Richten Sie Pipelines, Autoskalierung und Multi-Model-Serving-Konfigurationen ein.
Integrieren: Integrieren Sie benutzerdefinierte Komponenten für erweiterte Logik und LLMs.
Überwachen: Nutzen Sie integrierte Überwachungsfunktionen für Produktionssysteme.
Verwalten: Überwachen und verwalten Sie Tausende von Produktions-Machine-Learning-Modellen.
Optimieren: Optimieren Sie die Leistung und experimentieren Sie mit verschiedenen Modell-Routing-Strategien.
Seldon Core's Anwendungsfälle
- Modellbereitstellung
- Orchestrierung von KI-Anwendungen
- Echtzeit-Inferenz
- Kostenoptimierung
- Modell-Experimente
- LLMOps
- Datenzentrierte KI
