BentoML

Описание

BentoML — это унифицированная платформа для инференса, которая упрощает развертывание и масштабирование ИИ-систем. Она позволяет разработчикам создавать и развертывать ИИ-приложения с пользовательскими моделями, обеспечивая надежность и безопасность производственного уровня без необходимости управлять сложной инфраструктурой. Платформа позволяет командам ускорять разработку ИИ-систем до десяти раз и эффективно масштабировать их в выбранной облачной среде, сохраняя при этом полный контроль над безопасностью данных и соответствием требованиям.

По своей сути, BentoML предоставляет пакет Python, который можно установить через pip, что делает его доступным для разработчиков, желающих создавать ИИ-API. Он предлагает оптимизированный процесс создания онлайн-API-сервисов, позволяющий интегрировать пользовательские ИИ-модели. Платформа также упрощает развертывание этих ИИ-приложений в производственных средах одной командой.

Ключевые возможности BentoML включают поддержку параллелизма и автоматического масштабирования, что позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся нагрузкам и оптимизировать производительность. Он также обеспечивает надежную поддержку для выполнения инференса моделей на GPU, ускоряя вычисления для ресурсоемких ИИ-задач. Разработчики могут использовать облачные среды разработки, такие как Codespaces, для повышения производительности.

BentoML разработан для работы с широким спектром ИИ-моделей и сценариев использования. Приведенные примеры демонстрируют его универсальность, включая развертывание конечных точек LLM с открытым исходным кодом с помощью API, совместимых с OpenAI, и vLLM, создание систем Document Q&A с использованием RAG, обслуживание диффузионных моделей для генерации изображений и автоматизацию конвейеров ComfyUI. Он также поддерживает создание продвинутых приложений, таких как агенты для телефонных звонков с потоковой передачей данных от начала до конца, и реализацию мер безопасности для LLM с помощью таких моделей, как ShieldGemma.

Платформа идеально подходит для инженеров по ИИ, инженеров машинного обучения и специалистов по данным, которым необходимо эффективно операционализировать свои модели. Ценностное предложение BentoML заключается в его способности абстрагировать сложности инфраструктуры, ускорять жизненный цикл MLOps и предоставлять масштабируемое, безопасное и надежное решение для развертывания ИИ в больших масштабах.

Основные функции BentoML

• Унифицированная платформа для инференса для развертывания и масштабирования ИИ-систем

• Поддерживает любые модели, в любом облаке

• Обеспечивает ускорение разработки ИИ-систем в 10 раз

• Надежность и безопасность производственного уровня

• Эффективное масштабирование без сложности управления инфраструктурой

• Поддержка пользовательских моделей

• Конфигурация параллелизма и автоматического масштабирования

• Поддержка инференса на GPU

• Фреймворк для обслуживания моделей с открытым исходным кодом

• Создание API-сервисов для пользовательских ИИ-моделей

• Развертывание в продакшн одной командой

• Развертывание конечных точек LLM

• Развертывание систем RAG

• Обслуживание диффузионных моделей

• Автоматизация конвейеров ComfyUI

Начало работы с BentoML

1. 1

   Установка: Используйте pip для установки фреймворка для обслуживания моделей с открытым исходным кодом BentoML.

2. 2

   Конфигурация: Настройте вашу модель ИИ и определения API-сервисов.

3. 3

   Создание: Создайте ваши пользовательские ИИ-API с помощью BentoML.

4. 4

   Развертывание: Разверните ваше ИИ-приложение в продакшн одной командой.

5. 5

   Оптимизация: Настройте параллелизм и автоматическое масштабирование для оптимальной производительности.

6. 6

   Управление: Эффективно загружайте и обслуживайте ваши пользовательские модели.

Варианты использования BentoML

• Развертывание конечных точек LLM
• Вопросы и ответы по документам с RAG
• Обслуживание диффузионных моделей
• Развертывание конвейеров ComfyUI
• Агент для телефонных звонков
• Реализация безопасности LLM
• Пользовательские API-сервисы ИИ
• Развертывание производственных ИИ-приложений

Часто задаваемые вопросы BentoML

• Что такое BentoML?

  BentoML — это унифицированная платформа для инференса, предназначенная для развертывания и масштабирования ИИ-систем с любыми моделями, в любом облаке, обеспечивающая надежность производственного уровня без сложности инфраструктуры.

• Как установить BentoML?

  Вы можете установить BentoML с помощью pip, выполнив команду: `pip install bentoml`.

• Какие типы ИИ-моделей может развертывать BentoML?

  BentoML может развертывать любые ИИ-модели, включая LLM, диффузионные модели и пользовательские модели для различных приложений, таких как RAG и генерация изображений.

• Поддерживает ли BentoML инференс на GPU?

  Да, BentoML поддерживает выполнение инференса моделей на GPU для ускорения вычислений.

• Как BentoML помогает масштабировать ИИ-системы?

  BentoML обеспечивает эффективное масштабирование благодаря таким функциям, как настройка параллелизма и автоматическое масштабирование, позволяя приложениям адаптироваться к требованиям рабочей нагрузки.

• Могу ли я развертывать LLM с помощью BentoML?

  Да, BentoML позволяет развертывать конечные точки LLM с открытым исходным кодом, обслуживая большие языковые модели с помощью API, совместимых с OpenAI, и бэкендов инференса vLLM.

• Что такое RAG и как BentoML его поддерживает?

  Системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) могут быть развернуты с помощью BentoML для приема и поиска документов, позволяя создавать частные системы RAG с использованием моделей с открытым исходным кодом.

• Предлагает ли BentoML функции безопасности для LLM?

  Да, BentoML поддерживает функции безопасности для LLM, такие как защита конечных точек API от вредоносного ввода с использованием моделей, таких как ShieldGemma от Google.

• Могу ли я развертывать модели генерации изображений с помощью BentoML?

  Да, BentoML позволяет обслуживать диффузионные модели для API генерации изображений с гибкой настройкой и оптимизированной пакетной обработкой.

• Каковы преимущества использования BentoML для разработки ИИ?

  BentoML ускоряет разработку ИИ-систем, упрощает развертывание и масштабирование, обеспечивает надежность производственного уровня и сохраняет контроль над безопасностью и соответствием требованиям.

• Где я могу найти больше примеров приложений BentoML?

  Вы можете ознакомиться с примерами в документации BentoML, включая конечные точки LLM, системы RAG, диффузионные модели и конвейеры ComfyUI.