SeldonIO/seldon-coreView GitHub Homepage for Latest Official Releases

基於 Kubernetes 的大規模機器學習模型部署平台，用於打包、部署、監控和管理數千個生產級機器學習模型

NOASSERTIONGoseldon-coreSeldonIO 4.6k Last Updated: August 11, 2025

Seldon Core - 企業級機器學習模型部署平台

項目概述

Seldon Core 是一個開源的MLOps（機器學習維運）框架，專門用於在Kubernetes上大規模部署、監控和管理機器學習模型。該項目由SeldonIO團隊開發維護，已經成為業界領先的機器學習模型部署解決方案之一。

項目地址：https://github.com/SeldonIO/seldon-core

核心特性

1. 多框架支持

  • 深度學習框架：TensorFlow、PyTorch、H2O等
  • 程式語言：Python、Java、R、NodeJS、Go等
  • 模型格式：支持各種預訓練模型和自定義模型

2. 容器化部署

  • 將機器學習模型自動轉換為生產級的REST/GRPC微服務
  • 提供預打包的推理伺服器，無需手動容器化
  • 支持自定義容器和語言包裝器

3. 雲原生架構

  • Kubernetes原生：完全基於Kubernetes構建
  • 雲平台兼容：支持AWS EKS、Azure AKS、Google GKE、阿里云、Digital Ocean、OpenShift
  • 高可用性：內置負載均衡和故障轉移機制

4. 高級ML能力

  • A/B測試：支持多版本模型對比測試
  • 金絲雀發布：漸進式模型更新
  • 模型組合：預測器、轉換器、路由器、組合器等複雜推理圖
  • 異常檢測：內置離群值檢測器
  • 模型解釋：提供模型可解釋性工具

技術架構

核心組件

  1. Seldon Core Operator
  • Kubernetes控制器，管理模型部署生命週期
  • 處理SeldonDeployment自定義資源
  1. 預打包推理伺服器
  • MLServer（支持多種ML框架）
  • TensorFlow Serving
  • TorchServe
  • Triton推理伺服器
  1. 語言包裝器
  • Python包裝器（最成熟）
  • Java包裝器（孵化中）
  • R、NodeJS、Go包裝器（Alpha版本）
  1. 服務編排器
  • 處理複雜的推理圖
  • 管理微服務間的通信

監控與可觀測性

  1. 指標監控
  • 與Prometheus集成
  • Grafana儀表板支持
  • 自定義指標收集
  1. 日誌記錄
  • 請求/響應完整日誌
  • 與Elasticsearch集成
  • 支持不同日誌級別
  1. 分散式追蹤
  • 與Jaeger集成
  • 微服務調用鏈追蹤
  • 延遲分析
  1. 元數據溯源
  • 模型版本追蹤
  • 訓練數據關聯
  • 性能指標記錄

部署方式

1. 快速安裝

使用Helm 3進行一鍵安裝：

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. 預打包模型部署

對於標準的機器學習框架，只需指定模型存儲位置：

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. 自定義模型部署

對於複雜的自定義模型，使用語言包裝器：

# 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

使用場景

1. 企業級ML部署

  • 大規模模型服務（支持數千個模型）
  • 高併發推理請求處理
  • 企業安全和合規要求

2. MLOps流水線

  • CI/CD集成
  • 模型版本管理
  • 自動化部署和回滾

3. 實驗和測試

  • A/B測試基礎設施
  • 模型性能對比
  • 漸進式部署策略

4. 多團隊協作

  • 統一的模型服務平台
  • 資源隔離和配額管理
  • 權限控制和審計

生態系統

集成工具

  • Kubeflow：與Kubeflow ML流水線集成
  • Istio：服務網格支持
  • Ambassador：API網關集成
  • Fluentd：日誌收集
  • InfluxDB：時序數據存儲

監控棧

  • Prometheus + Grafana：指標監控
  • ELK Stack：日誌分析
  • Jaeger：分散式追蹤
  • Kafka Streams：實時數據處理

優勢與特點

1. 技術優勢

  • 標準化接口：統一的REST/GRPC API
  • 高性能：優化的推理性能
  • 彈性伸縮：自動擴縮容支持
  • 故障恢復：內置故障處理機制

2. 維運優勢

  • 簡化部署：一鍵部署複雜ML系統
  • 完整監控：端到端可觀測性
  • 安全可靠：企業級安全特性
  • 社區支持：活躍的開源社區

3. 開發體驗

  • 多語言支持：靈活的開發選擇
  • 豐富文檔：完整的文檔和示例
  • 工具生態：配套工具鏈完善
  • 易於調試：完善的調試和故障排查工具

應用案例

Seldon Core被全球眾多創新型組織使用，從初創公司到大型企業都在使用該平台進行機器學習模型的生產部署。其靈活的架構使其能夠滿足不同規模和複雜度的需求。

總結

Seldon Core作為領先的開源MLOps平台，為機器學習模型的生產部署提供了完整的解決方案。其雲原生架構、豐富的功能特性以及活躍的社區支持，使其成為企業級機器學習部署的理想選擇。無論是簡單的模型服務還是複雜的ML流水線，Seldon Core都能提供可靠、高效的解決方案。

Star History Chart