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SeldonIO/seldon-corePlease refer to the latest official releases for information GitHub Homepage

쿠버네티스 기반의 대규모 머신러닝 모델 배포 플랫폼으로, 수천 개의 프로덕션 레벨 머신러닝 모델을 패키징, 배포, 모니터링 및 관리하는 데 사용됩니다.

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

Seldon Core - 엔터프라이즈급 머신러닝 모델 배포 플랫폼

프로젝트 개요

Seldon Core는 Kubernetes에서 대규모 머신러닝 모델을 배포, 모니터링 및 관리하기 위해 특별히 설계된 오픈 소스 MLOps(머신러닝 운영) 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 SeldonIO 팀에서 개발 및 유지 관리하며, 업계 최고의 머신러닝 모델 배포 솔루션 중 하나가 되었습니다.

프로젝트 주소: https://github.com/SeldonIO/seldon-core

핵심 기능

1. 다중 프레임워크 지원

  • 딥러닝 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, H2O 등
  • 프로그래밍 언어: Python, Java, R, NodeJS, Go 등
  • 모델 형식: 다양한 사전 훈련된 모델 및 사용자 정의 모델 지원

2. 컨테이너화 배포

  • 머신러닝 모델을 생산 등급의 REST/GRPC 마이크로서비스로 자동 변환
  • 수동 컨테이너화 없이 사전 패키지된 추론 서버 제공
  • 사용자 정의 컨테이너 및 언어 래퍼 지원

3. 클라우드 네이티브 아키텍처

  • Kubernetes 네이티브: Kubernetes를 기반으로 구축
  • 클라우드 플랫폼 호환: AWS EKS, Azure AKS, Google GKE, 알리바바 클라우드, Digital Ocean, OpenShift 지원
  • 고가용성: 내장된 로드 밸런싱 및 장애 조치 메커니즘

4. 고급 ML 기능

  • A/B 테스트: 다중 버전 모델 비교 테스트 지원
  • 카나리아 배포: 점진적인 모델 업데이트
  • 모델 조합: 예측기, 변환기, 라우터, 조합기 등 복잡한 추론 그래프
  • 이상 감지: 내장된 이상치 감지기
  • 모델 설명: 모델 해석 가능성 도구 제공

기술 아키텍처

핵심 구성 요소

  1. Seldon Core Operator
  • 모델 배포 수명 주기를 관리하는 Kubernetes 컨트롤러
  • SeldonDeployment 사용자 정의 리소스 처리
  1. 사전 패키지된 추론 서버
  • MLServer (다양한 ML 프레임워크 지원)
  • TensorFlow Serving
  • TorchServe
  • Triton 추론 서버
  1. 언어 래퍼
  • Python 래퍼 (가장 성숙)
  • Java 래퍼 (인큐베이팅 중)
  • R, NodeJS, Go 래퍼 (Alpha 버전)
  1. 서비스 오케스트레이터
  • 복잡한 추론 그래프 처리
  • 마이크로서비스 간의 통신 관리

모니터링 및 가시성

  1. 지표 모니터링
  • Prometheus와 통합
  • Grafana 대시보드 지원
  • 사용자 정의 지표 수집
  1. 로깅
  • 요청/응답 전체 로그
  • Elasticsearch와 통합
  • 다양한 로그 레벨 지원
  1. 분산 추적
  • Jaeger와 통합
  • 마이크로서비스 호출 체인 추적
  • 지연 분석
  1. 메타데이터 소스 추적
  • 모델 버전 추적
  • 훈련 데이터 연결
  • 성능 지표 기록

배포 방식

1. 빠른 설치

Helm 3을 사용하여 원클릭 설치:

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. 사전 패키지된 모델 배포

표준 머신러닝 프레임워크의 경우 모델 저장 위치만 지정하면 됩니다.

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. 사용자 정의 모델 배포

복잡한 사용자 정의 모델의 경우 언어 래퍼를 사용합니다.

# 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

사용 시나리오

1. 엔터프라이즈급 ML 배포

  • 대규모 모델 서비스 (수천 개의 모델 지원)
  • 높은 동시성 추론 요청 처리
  • 기업 보안 및 규정 준수 요구 사항

2. MLOps 파이프라인

  • CI/CD 통합
  • 모델 버전 관리
  • 자동화된 배포 및 롤백

3. 실험 및 테스트

  • A/B 테스트 인프라
  • 모델 성능 비교
  • 점진적인 배포 전략

4. 다중 팀 협업

  • 통합된 모델 서비스 플랫폼
  • 리소스 격리 및 할당량 관리
  • 권한 제어 및 감사

생태계

통합 도구

  • Kubeflow: Kubeflow ML 파이프라인과 통합
  • Istio: 서비스 메시 지원
  • Ambassador: API 게이트웨이 통합
  • Fluentd: 로그 수집
  • InfluxDB: 시계열 데이터 저장

모니터링 스택

  • Prometheus + Grafana: 지표 모니터링
  • ELK Stack: 로그 분석
  • Jaeger: 분산 추적
  • Kafka Streams: 실시간 데이터 처리

장점 및 특징

1. 기술적 장점

  • 표준화된 인터페이스: 통합된 REST/GRPC API
  • 고성능: 최적화된 추론 성능
  • 탄력적인 확장: 자동 스케일링 지원
  • 장애 복구: 내장된 장애 처리 메커니즘

2. 운영적 장점

  • 간소화된 배포: 복잡한 ML 시스템을 원클릭으로 배포
  • 완전한 모니터링: 엔드 투 엔드 가시성
  • 안전하고 신뢰성: 엔터프라이즈급 보안 기능
  • 커뮤니티 지원: 활발한 오픈 소스 커뮤니티

3. 개발 경험

  • 다국어 지원: 유연한 개발 선택
  • 풍부한 문서: 완전한 문서 및 예제
  • 도구 생태계: 완벽한 도구 체인
  • 쉬운 디버깅: 완벽한 디버깅 및 문제 해결 도구

적용 사례

Seldon Core는 전 세계의 많은 혁신적인 조직에서 사용되고 있으며, 스타트업부터 대기업에 이르기까지 이 플랫폼을 사용하여 머신러닝 모델을 생산 환경에 배포하고 있습니다. 유연한 아키텍처 덕분에 다양한 규모와 복잡성의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

요약

Seldon Core는 선도적인 오픈 소스 MLOps 플랫폼으로서 머신러닝 모델의 생산 배포를 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다. 클라우드 네이티브 아키텍처, 풍부한 기능 및 활발한 커뮤니티 지원은 엔터프라이즈급 머신러닝 배포에 이상적인 선택입니다. 간단한 모델 서비스이든 복잡한 ML 파이프라인이든 Seldon Core는 안정적이고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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