Seldon Core - Plateforme de déploiement de modèles d'apprentissage automatique de niveau entreprise

Aperçu du projet

Seldon Core est un framework MLOps (Machine Learning Operations) open source, spécialement conçu pour le déploiement, la surveillance et la gestion à grande échelle de modèles d'apprentissage automatique sur Kubernetes. Ce projet, développé et maintenu par l'équipe SeldonIO, est devenu l'une des solutions de déploiement de modèles d'apprentissage automatique les plus importantes du secteur.

Adresse du projet : https://github.com/SeldonIO/seldon-core

Caractéristiques principales

1. Prise en charge de plusieurs frameworks

• Frameworks d'apprentissage profond : TensorFlow, PyTorch, H2O, etc.
• Langages de programmation : Python, Java, R, NodeJS, Go, etc.
• Formats de modèles : Prise en charge de divers modèles pré-entraînés et de modèles personnalisés

2. Déploiement conteneurisé

• Conversion automatique des modèles d'apprentissage automatique en microservices REST/GRPC de niveau production
• Fourniture de serveurs d'inférence pré-packagés, sans conteneurisation manuelle
• Prise en charge des conteneurs personnalisés et des wrappers de langage

3. Architecture native du cloud

• Native Kubernetes : Entièrement basé sur Kubernetes
• Compatibilité avec les plateformes cloud : Prise en charge d'AWS EKS, Azure AKS, Google GKE, Alibaba Cloud, Digital Ocean, OpenShift
• Haute disponibilité : Mécanismes intégrés d'équilibrage de charge et de basculement

4. Capacités ML avancées

• Tests A/B : Prise en charge des tests comparatifs de modèles multi-versions
• Déploiement Canary : Mise à jour progressive des modèles
• Composition de modèles : Graphes d'inférence complexes tels que prédicteurs, transformateurs, routeurs, combinateurs, etc.
• Détection d'anomalies : Détecteur de valeurs aberrantes intégré
• Explication des modèles : Fourniture d'outils d'interprétabilité des modèles

Architecture technique

Composants principaux

1. Seldon Core Operator

• Contrôleur Kubernetes, gère le cycle de vie du déploiement des modèles
• Traite les ressources personnalisées SeldonDeployment

2. Serveurs d'inférence pré-packagés

• MLServer (prend en charge plusieurs frameworks ML)
• TensorFlow Serving
• TorchServe
• Serveur d'inférence Triton

3. Wrappers de langage

• Wrapper Python (le plus mature)
• Wrapper Java (en incubation)
• Wrappers R, NodeJS, Go (version Alpha)

4. Orchestrateur de services

• Traite les graphes d'inférence complexes
• Gère la communication entre les microservices

Surveillance et observabilité

1. Surveillance des métriques

• Intégration avec Prometheus
• Prise en charge des tableaux de bord Grafana
• Collecte de métriques personnalisées

2. Journalisation

• Journaux complets des requêtes/réponses
• Intégration avec Elasticsearch
• Prise en charge de différents niveaux de journalisation

3. Traçage distribué

• Intégration avec Jaeger
• Suivi de la chaîne d'appels des microservices
• Analyse de la latence

4. Traçabilité des métadonnées

• Suivi des versions de modèles
• Association des données d'entraînement
• Enregistrement des indicateurs de performance

Méthodes de déploiement

1. Installation rapide

Utilisez Helm 3 pour une installation en un clic :

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. Déploiement de modèles pré-packagés

Pour les frameworks d'apprentissage automatique standard, il suffit de spécifier l'emplacement de stockage du modèle :

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. Déploiement de modèles personnalisés

Pour les modèles personnalisés complexes, utilisez un wrapper de langage :

# 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

Cas d'utilisation

1. Déploiement ML de niveau entreprise

• Service de modèles à grande échelle (prise en charge de milliers de modèles)
• Traitement des requêtes d'inférence à haute concurrence
• Exigences de sécurité et de conformité de l'entreprise

2. Pipeline MLOps

• Intégration CI/CD
• Gestion des versions de modèles
• Déploiement et restauration automatisés

3. Expérimentation et tests

• Infrastructure de tests A/B
• Comparaison des performances des modèles
• Stratégies de déploiement progressives

4. Collaboration multi-équipes

• Plateforme de service de modèles unifiée
• Isolation des ressources et gestion des quotas
• Contrôle d'accès et audit

Écosystème

Outils d'intégration

• Kubeflow : Intégration avec les pipelines Kubeflow ML
• Istio : Prise en charge du maillage de services
• Ambassador : Intégration de la passerelle API
• Fluentd : Collecte de journaux
• InfluxDB : Stockage des données de séries temporelles

Pile de surveillance

• Prometheus + Grafana : Surveillance des métriques
• ELK Stack : Analyse des journaux
• Jaeger : Traçage distribué
• Kafka Streams : Traitement des données en temps réel

Avantages et caractéristiques

1. Avantages techniques

• Interfaces standardisées : API REST/GRPC unifiée
• Haute performance : Performances d'inférence optimisées
• Évolutivité élastique : Prise en charge de la mise à l'échelle automatique
• Reprise après sinistre : Mécanismes intégrés de gestion des pannes

2. Avantages opérationnels

• Déploiement simplifié : Déploiement en un clic de systèmes ML complexes
• Surveillance complète : Observabilité de bout en bout
• Sûr et fiable : Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise
• Support communautaire : Communauté open source active

3. Expérience de développement

• Prise en charge de plusieurs langages : Choix de développement flexible
• Documentation riche : Documentation et exemples complets
• Écosystème d'outils : Chaîne d'outils de support complète
• Facile à déboguer : Outils de débogage et de dépannage complets

Cas d'application

Seldon Core est utilisé par de nombreuses organisations innovantes dans le monde entier, des startups aux grandes entreprises, qui utilisent la plateforme pour le déploiement en production de modèles d'apprentissage automatique. Son architecture flexible lui permet de répondre à des besoins de différentes tailles et complexités.

Conclusion

Seldon Core, en tant que plateforme MLOps open source de premier plan, fournit une solution complète pour le déploiement en production de modèles d'apprentissage automatique. Son architecture native du cloud, ses riches fonctionnalités et son support communautaire actif en font un choix idéal pour le déploiement d'apprentissage automatique de niveau entreprise. Qu'il s'agisse d'un simple service de modèles ou d'un pipeline ML complexe, Seldon Core peut fournir une solution fiable et efficace.