Deskripsi
Seldon Core 2 adalah kerangka kerja native Kubernetes yang siap produksi, dirancang untuk penerapan dan pengelolaan sistem machine learning (ML) dan Large Language Model (LLM) dalam skala besar. Arsitektur yang berpusat pada data dan modular memfasilitasi penanganan mulus dari model sederhana hingga aplikasi ML yang kompleks di berbagai lingkungan, termasuk pengaturan on-premise, hybrid, dan multi-cloud. Pendekatan ini memastikan fleksibilitas, standardisasi, peningkatan observabilitas, dan efisiensi biaya dalam alur kerja MLOps dan LLMOps.
Baca Selengkapnya
Pembeda utama kerangka kerja ini adalah fleksibilitasnya, yang memungkinkan penerapan model ML secara real-time yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik. Kerangka kerja ini independen dari platform, mendukung penerapan on-premise, cloud, dan hybrid dengan arsitektur adaptif yang membuat MLOps siap masa depan dengan memungkinkan penskalaan dinamis dan penggunaan kembali komponen. Desain modular ini meningkatkan efisiensi sumber daya, mengoptimalkan alokasi, dan memastikan skalabilitas serta adaptabilitas jangka panjang.
Standardisasi adalah aspek inti lainnya, dengan Seldon Core 2 memberlakukan praktik terbaik untuk penerapan ML guna memastikan konsistensi, keandalan, dan efisiensi sepanjang siklus hidup. Dengan mengotomatiskan langkah-langkah penerapan, kerangka kerja ini menghilangkan hambatan operasional, mempercepat peluncuran, dan memungkinkan tim untuk fokus pada tugas bernilai tinggi. Filosofi "belajar sekali, terapkan di mana saja" menyederhanakan penerapan di berbagai lingkungan, mengurangi risiko dan meningkatkan produktivitas. Kerangka kerja ini mendukung model konvensional, foundational, dan LLM, mendorong kolaborasi antara MLOps Engineers, Data Scientists, dan Software Engineers.
Observabilitas yang ditingkatkan disediakan melalui pemantauan real-time, analisis, dan pelacakan kinerja pipeline data, model, dan lingkungan penerapan. Seldon Core 2 menggabungkan pemantauan operasional dan data science, menawarkan metrik penting untuk pemeliharaan dan pengambilan keputusan. Kerangka kerja yang dapat disesuaikan ini menyederhanakan pemantauan operasional untuk kasus penggunaan yang kompleks dan kritis, memastikan semua data prediksi dapat diaudit untuk penjelasan, kepatuhan, dan kepercayaan.
Optimalisasi efisiensi sumber daya dicapai melalui arsitektur modularnya, yang memungkinkan penerapan hanya komponen yang diperlukan untuk kelincahan dan kinerja tinggi. Kerangka kerja ini mendukung penskalaan infrastruktur dinamis, penskalaan hingga nol untuk beban kerja sesuai permintaan, dan mempertahankan status penerapan untuk pengaktifan kembali yang mulus. Infrastruktur penyajian yang terkonsolidasi dengan penyajian multi-model (MMS) dan overcommit memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan mengurangi overhead komputasi. Kemampuan perluasan dan adaptasi modular kerangka kerja ini memungkinkan integrasi dengan LLM dan modul lainnya untuk AI yang dapat diskalakan, memaksimalkan ekstraksi nilai dan efisiensi biaya. Penetapan harga yang dapat diprediksi dan tetap semakin mendukung penskalaan dan inovasi yang hemat biaya.
- KategoriMLOps & Penerapan Model
- Model HargaDapat diprediksi, Harga tetap
- PenerapanNative Kubernetes
- PlatformWeb
Fitur Inti Seldon Core 2
Kerangka kerja native Kubernetes untuk sistem ML dan LLM
Mendukung penerapan on-premise, hybrid, dan multi-cloud
Arsitektur modular untuk aplikasi yang fleksibel dan dapat diskalakan
Menerapkan standardisasi dan praktik terbaik untuk penerapan ML
Menyediakan pemantauan real-time dan pelacakan kinerja
Pendekatan berpusat pada data untuk data prediksi yang dapat diaudit
Optimalisasi sumber daya dengan penyajian multi-model
Menskalakan infrastruktur secara dinamis berdasarkan permintaan
Mendukung model konvensional, foundational, dan LLM
Memungkinkan penggunaan kembali komponen dan alokasi sumber daya yang optimal
Membuat MLOps/LLMOps siap masa depan dengan arsitektur adaptif
Memfasilitasi kolaborasi antara MLOps, Data Scientists, dan Software Engineers
Memulai dengan Seldon Core 2
Instal Seldon Core 2: Terapkan kerangka kerja pada klaster Kubernetes Anda.
Konfigurasi model ML Anda: Tentukan konfigurasi penerapan untuk model Anda.
Bangun dan paket: Siapkan model dan dependensi Anda untuk penerapan.
Terapkan model: Manfaatkan Seldon Core 2 untuk menerapkan sistem ML atau LLM Anda.
Pantau kinerja: Lacak metrik real-time dan kesehatan sistem.
Optimalkan penerapan: Sesuaikan sumber daya dan konfigurasi untuk efisiensi.
Kasus Penggunaan Seldon Core 2
- Penerapan Model ML
- Penyajian Sistem LLM
- Inferensi Real-time
- MLOps Cloud Hybrid
- Operasi ML Multi-Cloud
- Aplikasi AI yang Dapat Diskalakan
- Observabilitas untuk ML
