Описание
Seldon Core 2 — это готовый к эксплуатации фреймворк на базе Kubernetes, предназначенный для масштабируемого развертывания и управления системами машинного обучения (ML) и большими языковыми моделями (LLM). Его ориентированная на данные и модульная архитектура облегчает бесшовную обработку всего — от простых моделей до сложных ML-приложений в различных средах, включая локальные, гибридные и мультиоблачные конфигурации. Такой подход обеспечивает гибкость, стандартизацию, улучшенную наблюдаемость и экономическую эффективность рабочих процессов MLOps и LLMOps.
Ключевым отличием фреймворка является его гибкость, позволяющая развертывать ML-модели в реальном времени в соответствии с конкретными потребностями. Он не зависит от платформы, поддерживая локальные, облачные и гибридные развертывания с адаптивной архитектурой, которая обеспечивает перспективность MLOps, позволяя динамически масштабироваться и повторно использовать компоненты. Такая модульная конструкция повышает эффективность использования ресурсов, оптимизирует распределение и обеспечивает долгосрочную масштабируемость и адаптивность.
Стандартизация — еще один основной аспект, поскольку Seldon Core 2 применяет лучшие практики для развертывания ML, чтобы обеспечить согласованность, надежность и эффективность на протяжении всего жизненного цикла. Автоматизируя этапы развертывания, он устраняет операционные узкие места, ускоряет выпуск и позволяет командам сосредоточиться на задачах с высокой добавленной стоимостью. Философия «обучай один раз, развертывай везде» упрощает развертывание в различных средах, снижая риски и повышая производительность. Он поддерживает как традиционные, так и фундаментальные модели, а также LLM, способствуя сотрудничеству между инженерами MLOps, специалистами по данным и инженерами-программистами.
Улучшенная наблюдаемость обеспечивается за счет мониторинга в реальном времени, анализа и отслеживания производительности конвейеров данных, моделей и сред развертывания. Seldon Core 2 объединяет операционный мониторинг и мониторинг в области науки о данных, предлагая необходимые метрики для обслуживания и принятия решений. Его настраиваемый фреймворк упрощает операционный мониторинг для сложных, критически важных сценариев использования, гарантируя, что все данные прогнозов подлежат аудиту для обеспечения объяснимости, соответствия требованиям и доверия.
Оптимизация эффективности использования ресурсов достигается за счет модульной архитектуры, позволяющей развертывать только необходимые компоненты для обеспечения гибкости и высокой производительности. Он поддерживает динамическое масштабирование инфраструктуры, масштабирование до нуля для рабочих нагрузок по запросу и сохранение состояния развертывания для бесшовного повторного включения. Консолидированная инфраструктура обслуживания с многомодельным обслуживанием (MMS) и переподпиской максимизирует использование ресурсов и снижает накладные расходы на вычисления. Расширяемость фреймворка и модульная адаптация позволяют интегрироваться с LLM и другими модулями для масштабируемого ИИ, максимизируя извлечение ценности и экономическую эффективность. Предсказуемое фиксированное ценообразование дополнительно поддерживает экономически эффективное масштабирование и инновации.
Основные функции Seldon Core 2
Фреймворк на базе Kubernetes для систем ML и LLM
Поддерживает локальные, гибридные и мультиоблачные развертывания
Модульная архитектура для гибких и масштабируемых приложений
Применяет стандартизацию и лучшие практики для развертывания ML
Обеспечивает мониторинг в реальном времени и отслеживание производительности
Подход, ориентированный на данные, для аудируемых данных прогнозов
Оптимизированное использование ресурсов с многомодельным обслуживанием
Динамически масштабирует инфраструктуру в зависимости от спроса
Поддерживает традиционные, фундаментальные модели и LLM
Обеспечивает повторное использование компонентов и оптимизированное распределение ресурсов
Обеспечивает перспективность MLOps/LLMOps благодаря адаптивной архитектуре
Способствует сотрудничеству между инженерами MLOps, специалистами по данным и инженерами-программистами
Начало работы с Seldon Core 2
Установка Seldon Core 2: Разверните фреймворк в вашем кластере Kubernetes.
Настройка ML-моделей: Определите конфигурации развертывания для ваших моделей.
Сборка и упаковка: Подготовьте ваши модели и зависимости для развертывания.
Развертывание моделей: Используйте Seldon Core 2 для развертывания ваших ML или LLM систем.
Мониторинг производительности: Отслеживайте метрики в реальном времени и состояние системы.
Оптимизация развертываний: Настройте ресурсы и конфигурации для повышения эффективности.
Варианты использования Seldon Core 2
- Развертывание ML-моделей
- Обслуживание систем LLM
- Вывод в реальном времени
- Гибридные облачные MLOps
- Мультиоблачные операции ML
- Масштабируемые приложения ИИ
- Наблюдаемость для ML
