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Kubernetesをベースとした大規模機械学習モデルのデプロイプラットフォーム。数千もの本番環境向け機械学習モデルのパッケージング、デプロイ、監視、管理を可能にします。

NOASSERTIONGo 4.6kSeldonIOseldon-core Last Updated: 2025-06-26

Seldon Core - エンタープライズ向け機械学習モデルデプロイプラットフォーム

プロジェクト概要

Seldon Coreは、Kubernetes上で大規模な機械学習モデルのデプロイ、監視、管理を行うためのオープンソースのMLOps（機械学習運用）フレームワークです。SeldonIOチームによって開発・メンテナンスされており、業界をリードする機械学習モデルデプロイソリューションの一つとなっています。

プロジェクトアドレス: https://github.com/SeldonIO/seldon-core

主要な特徴

1. マルチフレームワークサポート

  • 深層学習フレームワーク: TensorFlow、PyTorch、H2Oなど
  • プログラミング言語: Python、Java、R、NodeJS、Goなど
  • モデル形式: 各種事前学習済みモデルとカスタムモデルをサポート

2. コンテナ化デプロイ

  • 機械学習モデルを自動的に本番環境レベルのREST/GRPCマイクロサービスに変換
  • 手動でのコンテナ化が不要な、事前パッケージ化された推論サーバーを提供
  • カスタムコンテナと言語ラッパーをサポート

3. クラウドネイティブアーキテクチャ

  • Kubernetesネイティブ: 完全にKubernetesに基づいて構築
  • クラウドプラットフォーム互換: AWS EKS、Azure AKS、Google GKE、Alibaba Cloud、Digital Ocean、OpenShiftをサポート
  • 高可用性: 組み込みのロードバランシングとフェイルオーバーメカニズム

4. 高度なML機能

  • A/Bテスト: 複数バージョンのモデル比較テストをサポート
  • カナリアリリース: 段階的なモデル更新
  • モデル合成: 予測器、変換器、ルーター、コンバイナーなどの複雑な推論グラフ
  • 異常検知: 組み込みの外れ値検出器
  • モデル解釈: モデルの解釈可能性ツールを提供

技術アーキテクチャ

主要コンポーネント

  1. Seldon Core Operator
  • モデルデプロイのライフサイクルを管理するKubernetesコントローラー
  • SeldonDeploymentカスタムリソースを処理
  1. 事前パッケージ化された推論サーバー
  • MLServer（複数のMLフレームワークをサポート）
  • TensorFlow Serving
  • TorchServe
  • Triton推論サーバー
  1. 言語ラッパー
  • Pythonラッパー（最も成熟）
  • Javaラッパー（インキュベーション中）
  • R、NodeJS、Goラッパー（Alphaバージョン）
  1. サービスオーケストレーター
  • 複雑な推論グラフを処理
  • マイクロサービス間の通信を管理

監視と可観測性

  1. 指標監視
  • Prometheusと統合
  • Grafanaダッシュボードをサポート
  • カスタム指標収集
  1. ログ記録
  • リクエスト/レスポンスの完全なログ
  • Elasticsearchと統合
  • さまざまなログレベルをサポート
  1. 分散トレーシング
  • Jaegerと統合
  • マイクロサービス呼び出しチェーンの追跡
  • 遅延分析
  1. メタデータトレーサビリティ
  • モデルバージョンの追跡
  • 訓練データとの関連付け
  • パフォーマンス指標の記録

デプロイ方法

1. 迅速なインストール

Helm 3を使用してワンクリックインストール：

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. 事前パッケージ化されたモデルのデプロイ

標準的な機械学習フレームワークの場合、モデルの保存場所を指定するだけです。

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. カスタムモデルのデプロイ

複雑なカスタムモデルの場合、言語ラッパーを使用します。

# 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

使用シーン

1. エンタープライズレベルのMLデプロイ

  • 大規模なモデルサービス（数千のモデルをサポート）
  • 高並行推論リクエストの処理
  • 企業のセキュリティとコンプライアンス要件

2. MLOpsパイプライン

  • CI/CD統合
  • モデルバージョン管理
  • 自動デプロイとロールバック

3. 実験とテスト

  • A/Bテストインフラストラクチャ
  • モデルパフォーマンスの比較
  • 段階的なデプロイ戦略

4. 複数チームのコラボレーション

  • 統一されたモデルサービスプラットフォーム
  • リソースの分離とクォータ管理
  • 権限制御と監査

エコシステム

統合ツール

  • Kubeflow: Kubeflow MLパイプラインと統合
  • Istio: サービスメッシュをサポート
  • Ambassador: APIゲートウェイと統合
  • Fluentd: ログ収集
  • InfluxDB: 時系列データストレージ

監視スタック

  • Prometheus + Grafana: 指標監視
  • ELK Stack: ログ分析
  • Jaeger: 分散トレーシング
  • Kafka Streams: リアルタイムデータ処理

利点と特徴

1. 技術的な利点

  • 標準化されたインターフェース: 統一されたREST/GRPC API
  • 高性能: 最適化された推論パフォーマンス
  • 弾力的なスケーリング: 自動スケーリングをサポート
  • 障害回復: 組み込みの障害処理メカニズム

2. 運用上の利点

  • デプロイの簡素化: 複雑なMLシステムをワンクリックでデプロイ
  • 完全な監視: エンドツーエンドの可観測性
  • 安全で信頼性の高い: エンタープライズレベルのセキュリティ機能
  • コミュニティサポート: 活発なオープンソースコミュニティ

3. 開発体験

  • 多言語サポート: 柔軟な開発選択
  • 豊富なドキュメント: 完全なドキュメントとサンプル
  • ツールエコシステム: 充実したツールチェーン
  • デバッグの容易さ: 充実したデバッグとトラブルシューティングツール

応用事例

Seldon Coreは、世界中の多くの革新的な組織で使用されており、スタートアップ企業から大企業まで、機械学習モデルの本番環境へのデプロイに使用されています。その柔軟なアーキテクチャにより、さまざまな規模と複雑さのニーズに対応できます。

まとめ

Seldon Coreは、主要なオープンソースMLOpsプラットフォームとして、機械学習モデルの本番環境へのデプロイのための完全なソリューションを提供します。そのクラウドネイティブアーキテクチャ、豊富な機能、活発なコミュニティサポートにより、エンタープライズレベルの機械学習デプロイに最適な選択肢となっています。単純なモデルサービスから複雑なMLパイプラインまで、Seldon Coreは信頼性が高く効率的なソリューションを提供できます。

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