Description
Seldon Core 2 est un framework natif Kubernetes, prêt pour la production, conçu pour le déploiement et la gestion à grande échelle des systèmes d'apprentissage automatique (ML) et de modèles de langage étendus (LLM). Son architecture modulaire et axée sur les données facilite la gestion transparente de tout, des modèles simples aux applications ML complexes, dans divers environnements, y compris les configurations sur site, hybrides et multi-cloud. Cette approche garantit la flexibilité, la standardisation, une observabilité améliorée et une efficacité des coûts dans les flux de travail MLOps et LLMOps.
Le principal différenciateur du framework est sa flexibilité, permettant le déploiement de modèles ML en temps réel adapté aux besoins spécifiques. Il est indépendant de la plateforme, prenant en charge les déploiements sur site, cloud et hybrides avec une architecture adaptative qui pérennise le MLOps en permettant une mise à l'échelle dynamique et la réutilisation des composants. Cette conception modulaire améliore l'efficacité des ressources, optimise l'allocation et garantit une évolutivité et une adaptabilité à long terme.
La standardisation est un autre aspect central, Seldon Core 2 appliquant les meilleures pratiques pour le déploiement ML afin d'assurer la cohérence, la fiabilité et l'efficacité tout au long du cycle de vie. En automatisant les étapes de déploiement, il élimine les goulots d'étranglement opérationnels, accélère les mises en production et permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. La philosophie "apprendre une fois, déployer partout" rationalise le déploiement dans différents environnements, réduisant les risques et augmentant la productivité. Il prend en charge les modèles conventionnels, fondamentaux et les LLM, favorisant la collaboration entre les ingénieurs MLOps, les scientifiques des données et les ingénieurs logiciels.
Une observabilité améliorée est fournie grâce à la surveillance en temps réel, à l'analyse et au suivi des performances des pipelines de données, des modèles et des environnements de déploiement. Seldon Core 2 combine la surveillance opérationnelle et la science des données, offrant des métriques essentielles pour la maintenance et la prise de décision. Son framework personnalisable simplifie la surveillance opérationnelle pour des cas d'utilisation complexes et critiques, garantissant que toutes les données de prédiction sont auditable pour l'explicabilité, la conformité et la confiance.
L'optimisation de l'efficacité des ressources est réalisée grâce à son architecture modulaire, permettant le déploiement uniquement des composants nécessaires pour l'agilité et les hautes performances. Il prend en charge la mise à l'échelle dynamique de l'infrastructure, la mise à l'échelle à zéro pour les charges de travail à la demande, et la préservation de l'état du déploiement pour une réactivation transparente. L'infrastructure de service consolidée avec le service multi-modèles (MMS) et la sur-allocation maximise l'utilisation des ressources et réduit la surcharge de calcul. L'extensibilité et l'adaptation modulaire du framework permettent l'intégration avec les LLM et d'autres modules pour une IA évolutive, maximisant l'extraction de valeur et l'efficacité des coûts. Une tarification prévisible et fixe soutient davantage une mise à l'échelle et une innovation rentables.
Fonctionnalités principales de Seldon Core 2
Framework natif Kubernetes pour les systèmes ML et LLM
Prend en charge les déploiements sur site, hybrides et multi-cloud
Architecture modulaire pour des applications flexibles et évolutives
Applique la standardisation et les meilleures pratiques pour le déploiement ML
Fournit une surveillance en temps réel et un suivi des performances
Approche axée sur les données pour des données de prédiction auditable
Utilisation optimisée des ressources avec service multi-modèles
Met à l'échelle l'infrastructure dynamiquement en fonction de la demande
Prend en charge les modèles conventionnels, fondamentaux et LLM
Permet la réutilisation des composants et une allocation optimisée des ressources
Pérennise le MLOps/LLMOps avec une architecture adaptative
Facilite la collaboration entre les ingénieurs MLOps, les scientifiques des données et les ingénieurs logiciels
Premiers pas avec Seldon Core 2
Installer Seldon Core 2 : Déployez le framework sur votre cluster Kubernetes.
Configurer vos modèles ML : Définissez les configurations de déploiement pour vos modèles.
Construire et empaqueter : Préparez vos modèles et dépendances pour le déploiement.
Déployer les modèles : Utilisez Seldon Core 2 pour déployer vos systèmes ML ou LLM.
Surveiller les performances : Suivez les métriques en temps réel et l'état du système.
Optimiser les déploiements : Ajustez les ressources et les configurations pour l'efficacité.
Cas d'utilisation de Seldon Core 2
- Déploiement de modèles ML
- Service de systèmes LLM
- Inférence en temps réel
- MLOps Cloud Hybride
- Opérations ML Multi-Cloud
- Applications IA évolutives
- Observabilité pour le ML
