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Seldon Core 2

Seldon Core 2は、MLおよびLLMシステムを大規模にデプロイおよび管理するためのKubernetesネイティブフレームワークです。オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境向けの柔軟でモジュラーなアーキテクチャを提供し、MLOpsおよびLLMOpsの標準化、オブザーバビリティの強化、コスト効率を保証します。

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Seldon Core 2は、本番環境に対応したKubernetesネイティブフレームワークであり、機械学習(ML)および大規模言語モデル(LLM)システムのスケーラブルなデプロイと管理のために設計されています。そのデータ中心でモジュラーなアーキテクチャは、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウドの設定を含む多様な環境で、単純なモデルから複雑なMLアプリケーションまで、あらゆるものをシームレスに処理することを容易にします。このアプローチは、MLOpsおよびLLMOpsワークフローにおける柔軟性、標準化、オブザーバビリティの強化、およびコスト効率を保証します。

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このフレームワークの主な差別化要因は、その柔軟性であり、特定のニーズに合わせてリアルタイムのMLモデルデプロイメントを可能にします。プラットフォームに依存せず、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドデプロイメントをサポートし、動的なスケーリングとコンポーネントの再利用を可能にする適応型アーキテクチャにより、MLOpsを将来にわたって活用できるようにします。このモジュラー設計は、リソース効率を高め、割り当てを最適化し、長期的なスケーラビリティと適応性を確保します。

標準化はもう一つのコア側面であり、Seldon Core 2はMLデプロイメントのベストプラクティスを強制し、ライフサイクル全体にわたって一貫性、信頼性、効率性を保証します。デプロイメントステップを自動化することで、運用上のボトルネックを解消し、ロールアウトを迅速化し、チームが高価値なタスクに集中できるようにします。「一度学習すれば、どこにでもデプロイできる」という哲学は、さまざまな環境でのデプロイメントを合理化し、リスクを軽減し、生産性を向上させます。従来のモデル、基盤モデル、LLMモデルをサポートし、MLOpsエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア間のコラボレーションを促進します。

強化されたオブザーバビリティは、データパイプライン、モデル、デプロイメント環境のリアルタイム監視、分析、パフォーマンス追跡を通じて提供されます。Seldon Core 2は、運用監視とデータサイエンス監視を組み合わせ、メンテナンスと意思決定に必要なメトリクスを提供します。カスタマイズ可能なフレームワークは、複雑でミッションクリティカルなユースケースの運用監視を簡素化し、すべての予測データが説明可能性、コンプライアンス、信頼性のために監査可能であることを保証します。

リソース効率のための最適化は、そのモジュラーアーキテクチャを通じて達成され、俊敏性と高性能のために必要なコンポーネントのみをデプロイできます。オンデマンドワークロードのためのゼロへのスケーリングや、シームレスな再アクティベーションのためのデプロイメント状態の保持など、動的なインフラストラクチャスケーリングをサポートします。マルチモデルサービング(MMS)とオーバーコミットによる統合サービングインフラストラクチャは、リソース利用率を最大化し、コンピューティングオーバーヘッドを削減します。フレームワークの拡張性とモジュラー適応性により、LLMやその他のモジュールとの統合が可能になり、スケーラブルなAIを実現し、価値抽出とコスト効率を最大化します。予測可能で固定された価格設定は、コスト効率の高いスケーリングとイノベーションをさらにサポートします。

  • カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
  • 料金モデル予測可能、固定価格
  • デプロイKubernetesネイティブ
  • プラットフォームWeb

  • MLおよびLLMシステムのためのKubernetesネイティブフレームワーク

  • オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウドデプロイメントをサポート

  • 柔軟でスケーラブルなアプリケーションのためのモジュラーアーキテクチャ

  • MLデプロイメントの標準化とベストプラクティスを強制

  • リアルタイム監視とパフォーマンス追跡を提供

  • 監査可能な予測データのためのデータ中心アプローチ

  • マルチモデルサービングによるリソース利用率の最適化

  • 需要に応じたインフラストラクチャの動的スケーリング

  • 従来のモデル、基盤モデル、LLMモデルをサポート

  • コンポーネントの再利用と最適化されたリソース割り当てを可能にする

  • 適応型アーキテクチャによるMLOps/LLMOpsの将来性確保

  • MLOps、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア間のコラボレーションを促進

  1. Seldon Core 2のインストール: Kubernetesクラスターにフレームワークをデプロイします。

  2. MLモデルの設定: モデルのデプロイメント設定を定義します。

  3. ビルドとパッケージ化: デプロイメントのためにモデルと依存関係を準備します。

  4. モデルのデプロイ: Seldon Core 2を使用してMLまたはLLMシステムをデプロイします。

  5. パフォーマンスの監視: リアルタイムメトリクスとシステムヘルスを追跡します。

  6. デプロイメントの最適化: 効率のためにリソースと設定を調整します。

  • MLモデルデプロイメント
  • LLMシステムサービング
  • リアルタイム推論
  • ハイブリッドクラウドMLOps
  • マルチクラウドMLオペレーション
  • スケーラブルAIアプリケーション
  • MLのオブザーバビリティ

Seldon の製品

Seldon Core の一部です。

Seldon Core 2 のレビュー

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