Seldon Core - Enterprise-Klasse Plattform für die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen

Projektübersicht

Seldon Core ist ein Open-Source-MLOps-Framework (Machine Learning Operations), das speziell für die großflächige Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen auf Kubernetes entwickelt wurde. Das Projekt wird vom SeldonIO-Team entwickelt und gewartet und hat sich zu einer der branchenführenden Lösungen für die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen entwickelt.

Projektadresse: https://github.com/SeldonIO/seldon-core

Kernfunktionen

1. Unterstützung mehrerer Frameworks

• Deep-Learning-Frameworks: TensorFlow, PyTorch, H2O usw.
• Programmiersprachen: Python, Java, R, NodeJS, Go usw.
• Modellformate: Unterstützung für verschiedene vortrainierte Modelle und benutzerdefinierte Modelle

2. Containerisierte Bereitstellung

• Automatische Umwandlung von Machine-Learning-Modellen in produktionsreife REST/GRPC-Microservices
• Bereitstellung vorgefertigter Inferenzserver, ohne manuelle Containerisierung
• Unterstützung für benutzerdefinierte Container und Sprach-Wrapper

3. Cloud-native Architektur

• Kubernetes-nativ: Vollständig auf Kubernetes aufgebaut
• Cloud-Plattform-Kompatibilität: Unterstützung für AWS EKS, Azure AKS, Google GKE, Alibaba Cloud, Digital Ocean, OpenShift
• Hohe Verfügbarkeit: Integrierte Lastverteilungs- und Failover-Mechanismen

4. Erweiterte ML-Funktionen

• A/B-Tests: Unterstützung für Vergleichstests mehrerer Modellversionen
• Canary-Releases: Inkrementelle Modellaktualisierung
• Modellkombination: Prädiktoren, Transformatoren, Router, Kombinatoren usw. für komplexe Inferenzgraphen
• Anomalieerkennung: Integrierter Ausreißerdetektor
• Modellinterpretation: Bereitstellung von Werkzeugen zur Erklärbarkeit von Modellen

Technische Architektur

Kernkomponenten

1. Seldon Core Operator

• Kubernetes-Controller, der den Lebenszyklus der Modellbereitstellung verwaltet
• Verarbeitung von SeldonDeployment-Custom-Resources

2. Vorgefertigte Inferenzserver

• MLServer (unterstützt verschiedene ML-Frameworks)
• TensorFlow Serving
• TorchServe
• Triton Inference Server

3. Sprach-Wrapper

• Python-Wrapper (am weitesten entwickelt)
• Java-Wrapper (in der Entwicklung)
• R-, NodeJS-, Go-Wrapper (Alpha-Version)

4. Service-Orchestrator

• Verarbeitung komplexer Inferenzgraphen
• Verwaltung der Kommunikation zwischen Microservices

Überwachung und Beobachtbarkeit

1. Metriküberwachung

• Integration mit Prometheus
• Grafana-Dashboard-Unterstützung
• Sammlung benutzerdefinierter Metriken

2. Protokollierung

• Vollständige Protokolle für Anfragen/Antworten
• Integration mit Elasticsearch
• Unterstützung verschiedener Protokollebenen

3. Verteilte Verfolgung

• Integration mit Jaeger
• Verfolgung von Microservice-Aufrufketten
• Latenzanalyse

4. Metadaten-Herkunft

• Modellversionsverfolgung
• Zuordnung von Trainingsdaten
• Aufzeichnung von Leistungsmetriken

Bereitstellungsmethoden

1. Schnelle Installation

Verwenden Sie Helm 3 für eine Ein-Klick-Installation:

kubectl create namespace seldon-system
helm install seldon-core seldon-core-operator \
--repo https://storage.googleapis.com/seldon-charts \
--set usageMetrics.enabled=true \
--namespace seldon-system \
--set istio.enabled=true

2. Bereitstellung vorgefertigter Modelle

Für Standard-Machine-Learning-Frameworks muss nur der Speicherort des Modells angegeben werden:

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1
kind: SeldonDeployment
metadata:
  name: iris-model
  namespace: seldon
spec:
  name: iris
  predictors:
  - graph:
      implementation: SKLEARN_SERVER
      modelUri: gs://seldon-models/v1.19.0-dev/sklearn/iris
      name: classifier
    name: default
    replicas: 1

3. Benutzerdefinierte Modellbereitstellung

Verwenden Sie für komplexe benutzerdefinierte Modelle Sprach-Wrapper:

# Model.py
import pickle

class Model:
    def __init__(self):
        self._model = pickle.loads(open("model.pickle", "rb"))
    
    def predict(self, X):
        output = self._model(X)
        return output

Anwendungsfälle

1. ML-Bereitstellung in Unternehmen

• Große Modellbereitstellung (Unterstützung von Tausenden von Modellen)
• Verarbeitung von Inferenzanfragen mit hoher Parallelität
• Unternehmenssicherheit und Compliance-Anforderungen

2. MLOps-Pipeline

• CI/CD-Integration
• Modellversionsverwaltung
• Automatisierte Bereitstellung und Rollback

3. Experimente und Tests

• A/B-Testinfrastruktur
• Modellleistungsvergleich
• Strategien für die inkrementelle Bereitstellung

4. Zusammenarbeit mehrerer Teams

• Einheitliche Modellbereitstellungsplattform
• Ressourcenisolierung und Quotenverwaltung
• Zugriffskontrolle und Auditing

Ökosystem

Integrierte Werkzeuge

• Kubeflow: Integration mit Kubeflow ML-Pipelines
• Istio: Unterstützung für Service Mesh
• Ambassador: API-Gateway-Integration
• Fluentd: Protokollsammlung
• InfluxDB: Speicherung von Zeitreihendaten

Überwachungsstack

• Prometheus + Grafana: Metriküberwachung
• ELK Stack: Protokollanalyse
• Jaeger: Verteilte Verfolgung
• Kafka Streams: Echtzeit-Datenverarbeitung

Vorteile und Merkmale

1. Technische Vorteile

• Standardisierte Schnittstellen: Einheitliche REST/GRPC-API
• Hohe Leistung: Optimierte Inferenzleistung
• Elastische Skalierung: Unterstützung für automatische Skalierung
• Fehlerbehebung: Integrierte Fehlerbehandlungsmechanismen

2. Betriebliche Vorteile

• Vereinfachte Bereitstellung: Ein-Klick-Bereitstellung komplexer ML-Systeme
• Vollständige Überwachung: End-to-End-Beobachtbarkeit
• Sicher und zuverlässig: Sicherheitsfunktionen der Enterprise-Klasse
• Community-Unterstützung: Aktive Open-Source-Community

3. Entwicklungserfahrung

• Mehrsprachige Unterstützung: Flexible Entwicklungsauswahl
• Umfangreiche Dokumentation: Vollständige Dokumentation und Beispiele
• Werkzeug-Ökosystem: Vollständige Toolchain
• Einfache Fehlersuche: Umfassende Werkzeuge zur Fehlersuche und -behebung

Anwendungsbeispiele

Seldon Core wird von vielen innovativen Organisationen weltweit eingesetzt, von Start-ups bis hin zu großen Unternehmen, die die Plattform für die Produktionsbereitstellung von Machine-Learning-Modellen nutzen. Seine flexible Architektur ermöglicht es, Anforderungen unterschiedlicher Größe und Komplexität zu erfüllen.

Zusammenfassung

Seldon Core ist eine führende Open-Source-MLOps-Plattform, die eine vollständige Lösung für die Produktionsbereitstellung von Machine-Learning-Modellen bietet. Seine Cloud-native Architektur, die umfangreichen Funktionen und die aktive Community-Unterstützung machen es zur idealen Wahl für die Bereitstellung von Machine Learning in Unternehmen. Ob einfache Modelldienste oder komplexe ML-Pipelines, Seldon Core bietet zuverlässige und effiziente Lösungen.