Descripción
Seldon Core 2 es un framework integral de MLOps y LLMOps diseñado para el despliegue, la gestión y el escalado de sistemas de IA dentro de entornos Kubernetes. Proporciona un enfoque estandarizado para desplegar diversos tipos de modelos, ya sea en instalaciones locales o en cualquier nube, garantizando aplicaciones listas para producción de inmediato. Este framework es particularmente hábil para manejar modelos singulares, así como aplicaciones complejas, modulares y centradas en datos.
Las capacidades del framework se extienden a la construcción de aplicaciones de IA componibles a través de pipelines, que pueden aprovechar tecnologías como Kafka para la transmisión de datos en tiempo real entre diferentes componentes. Ofrece robustas funciones de escalado automático tanto para modelos como para componentes de aplicaciones, impulsadas por lógica nativa o personalizada. Para la eficiencia de costos, Seldon Core admite el servicio de múltiples modelos, lo que permite la consolidación de varios modelos en servidores de inferencia compartidos, y la funcionalidad de sobre-reserva (overcommit) para desplegar más modelos de los que permite la memoria disponible, reduciendo los costos de infraestructura para recursos infrautilizados.
Seldon Core también facilita la experimentación a través de sus capacidades de enrutamiento, permitiendo pruebas A/B y despliegues sombra (shadow deployments) para modelos o pipelines candidatos. Los usuarios pueden implementar lógica personalizada, detección de deriva (drift) y valores atípicos (outliers), e integrarse con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) a través de componentes personalizados plug-and-play, integrándose sin problemas con el ecosistema más amplio de productos ML/AI de Seldon. El framework está influenciado por la investigación sobre la próxima generación de frameworks de servicio de modelos de ML, con el objetivo de abordar los principales desiderátums para el servicio avanzado de modelos.
La instalación y configuración se gestionan dentro de Kubernetes, con documentación extensa disponible para servidores, modelos, pipelines, experimentos y ajuste de rendimiento. Seldon Core se distribuye bajo los términos de la Business Source License, con todas las contribuciones también licenciadas bajo este término. El proyecto se desarrolla activamente, con una fuerte presencia comunitaria y actualizaciones regulares, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para las organizaciones que buscan operacionalizar sus iniciativas de IA a escala.
Características principales de Seldon Core
Framework MLOps y LLMOps
Despliegue nativo en Kubernetes
Despliegue estandarizado de modelos
Aplicaciones de IA modulares y centradas en datos
Pipelines de IA componibles
Transmisión de datos en tiempo real con Kafka
Escalado automático para modelos y componentes
Servicio de múltiples modelos para eficiencia de costos
Sobrerreserva (Overcommit) para mayor densidad de modelos
Pruebas A/B y despliegues sombra
Integración de componentes personalizados (LLMs, detección de deriva)
Listo para producción de inmediato
Soporte de despliegue local y en la nube
¿Cómo usar Seldon Core?
Desplegar: Empaquete y despliegue sus modelos de machine learning y aplicaciones de IA en Kubernetes.
Configurar: Establezca configuraciones para pipelines, escalado automático y servicio de múltiples modelos.
Integrar: Incorpore componentes personalizados para lógica avanzada y LLMs.
Monitorizar: Utilice capacidades de monitorización integradas para sistemas de producción.
Gestionar: Supervise y gestione miles de modelos de machine learning en producción.
Optimizar: Ajuste el rendimiento y experimente con diferentes estrategias de enrutamiento de modelos.
Casos de uso de Seldon Core
- Despliegue de Modelos
- Orquestación de Aplicaciones de IA
- Inferencia en Tiempo Real
- Optimización de Costos
- Experimentación de Modelos
- LLMOps
- IA Centrada en Datos
