KServe

Untuk AI Generatif, KServe menawarkan backend yang dioptimalkan seperti vLLM dan llm-d untuk penyajian LLM berkinerja tinggi. Platform ini memiliki protokol yang kompatibel dengan OpenAI untuk integrasi yang mulus, akselerasi GPU dengan manajemen memori yang dioptimalkan, dan caching model untuk mengurangi waktu muat. Kemampuan canggih mencakup offloading KV cache untuk penanganan urutan yang lebih panjang, penskalaan otomatis berbasis permintaan yang disesuaikan untuk beban kerja generatif, dan dukungan model Hugging Face asli untuk penyederhanaan deployment.

Dalam ranah AI Prediktif, KServe mendukung berbagai macam framework termasuk TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, dan ONNX. Platform ini memungkinkan perutean cerdas antara komponen predictor, transformer, dan explainer, serta memfasilitasi deployment canggih seperti canary rollout, pipeline, dan ensemble menggunakan InferenceGraph. Penskalaan otomatis, termasuk scale-to-zero untuk beban kerja prediktif, adalah fitur utama, bersama dengan explainability model bawaan untuk memahami alasan prediksi dan pemantauan canggih untuk logging payload, deteksi outlier, adversarial, dan drift. Efisiensi biayanya ditingkatkan oleh kemampuan scale-to-zero pada sumber daya yang mahal saat tidak digunakan.

KServe menyediakan API yang sederhana namun kuat melalui Custom Resource Definition (CRD) Kubernetes untuk menyajikan model machine learning. Platform ini mengabstraksi kompleksitas penskalaan otomatis, jaringan, pemeriksaan kesehatan, dan konfigurasi server, membawa fitur penyajian mutakhir ke deployment ML. Platform ini memastikan API Kubernetes standar di seluruh framework ML, mendukung pra/pasca-pemrosesan dan explainability, dan menawarkan dukungan spesifikasi OpenAI untuk LLM, bersama dengan canary rollout dan pengujian A/B untuk inferensi.

Arsitekturnya terdiri dari Control Plane yang mengelola siklus hidup model ML, termasuk pelacakan revisi dan pengujian A/B, dan Data Plane yang menawarkan protokol inferensi standar untuk server model dengan API permintaan/respons. Sumber daya Kubernetes inti adalah InferenceService, yang menyederhanakan deployment model ML dengan penskalaan otomatis, jaringan, dan pemeriksaan kesehatan. InferenceGraph memungkinkan deployment canggih dengan pipeline, ensemble, dan alur kerja multi-model. KServe dipercaya oleh para pemimpin industri untuk inferensi model yang andal dalam skala besar.