Description
Seldon Core 2 est un framework MLOps et LLMOps complet conçu pour le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle des systèmes d'IA au sein d'environnements Kubernetes. Il offre une approche standardisée pour déployer divers types de modèles, qu'ils soient sur site ou dans n'importe quel cloud, garantissant des applications prêtes pour la production dès le départ. Ce framework est particulièrement apte à gérer des modèles singuliers ainsi que des applications complexes, modulaires et centrées sur les données.
Les capacités du framework s'étendent à la construction d'applications d'IA composables via des pipelines, qui peuvent exploiter des technologies comme Kafka pour le streaming de données en temps réel entre différents composants. Il offre des fonctionnalités robustes d'autoscaling pour les modèles et les composants d'application, pilotées par une logique native ou personnalisée. Pour l'efficacité des coûts, Seldon Core prend en charge le service multi-modèles, permettant la consolidation de plusieurs modèles sur des serveurs d'inférence partagés, et la fonctionnalité d'overcommit pour déployer plus de modèles que la mémoire disponible ne le permet, réduisant ainsi les coûts d'infrastructure pour les ressources sous-utilisées.
Seldon Core facilite également l'expérimentation grâce à ses capacités de routage, permettant des tests A/B et des déploiements fantômes pour les modèles ou pipelines candidats. Les utilisateurs peuvent implémenter une logique personnalisée, la détection de dérive et d'anomalies, et s'intégrer avec les grands modèles de langage (LLM) via des composants personnalisés plug-and-play, s'intégrant de manière transparente à l'écosystème plus large de produits ML/AI de Seldon. Le framework est influencé par la recherche sur la prochaine génération de frameworks de service de modèles ML, visant à répondre aux principaux desiderata pour le service de modèles avancés.
L'installation et la configuration sont gérées dans Kubernetes, avec une documentation étendue disponible pour les serveurs, les modèles, les pipelines, les expériences et l'optimisation des performances. Seldon Core est distribué sous les termes de la Business Source License, toutes les contributions étant également sous licence selon ces termes. Le projet est activement développé, avec une forte présence communautaire et des mises à jour régulières, ce qui en fait un outil puissant pour les organisations cherchant à opérationnaliser leurs initiatives d'IA à grande échelle.
Fonctionnalités principales de Seldon Core
Framework MLOps et LLMOps
Déploiement natif Kubernetes
Déploiement standardisé de modèles
Applications d'IA modulaires et centrées sur les données
Pipelines d'IA composables
Streaming de données en temps réel avec Kafka
Autoscaling pour les modèles et les composants
Service multi-modèles pour l'efficacité des coûts
Overcommit pour une densité de modèles accrue
Tests A/B et déploiements fantômes
Intégration de composants personnalisés (LLM, détection de dérive)
Prêt pour la production dès le départ
Support de déploiement sur site et dans le cloud
Comment utiliser Seldon Core ?
Déployer : Empaquetez et déployez vos modèles d'apprentissage automatique et vos applications d'IA sur Kubernetes.
Configurer : Mettez en place les configurations de pipelines, d'autoscaling et de service multi-modèles.
Intégrer : Intégrez des composants personnalisés pour une logique avancée et les LLM.
Surveiller : Utilisez les capacités de surveillance intégrées pour les systèmes de production.
Gérer : Supervisez et gérez des milliers de modèles d'apprentissage automatique en production.
Optimiser : Ajustez les performances et expérimentez différentes stratégies de routage de modèles.
Cas d'utilisation de Seldon Core
- Déploiement de modèles
- Orchestration d'applications d'IA
- Inférence en temps réel
- Optimisation des coûts
- Expérimentation de modèles
- LLMOps
- IA centrée sur les données
