Преглед
Seldon Core е платформа с отворен код за внедряване на модели за машинно обучение в Kubernetes, с изключителна функция: графики за изводи. Вместо да обслужва един изолиран модел, той ви позволява да свържете вериги от модели, рутери, комбиниращи устройства и трансформатори в единична насочена графика, която работи като една услуга за внедряване.
Seldon Core and Inference Graphs е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб.
Дълбоко гмуркане
Много реални производствени случаи включват повече от едно извикване на модел. Можете да обработите предварително входа, да насочите заявка към един от няколко модела, да стартирате ансамбъл и след това да обработите резултата. Seldon Core изразява това като графика за изводи, дефинирана в SeldonDeployment (или, в архитектурата v2, чрез Seldon Core Operator и MLServer). Графиката е изградена от типове компоненти за многократна употреба: модел обслужва прогнози, трансформатор модифицира входове или изходи, рутер решава кое дете да извика (позволявайки A/B тестове и многовъоръжени бандити), а комбинатор агрегира изходи от множество модели за групиране. Seldon поддържа много рамки чрез предварително пакетирани сървъри и персонализирани обвивки на Python и излага богати показатели, разпределено проследяване и излизане на полезен товар от кутията за видимост и обяснимост.
Техническа информация
Изводната графа е насочена ациклична графа, където всеки възел е микроуслуга със стандартен интерфейс за прогнозиране, а оркестраторът на Seldon (оркестраторът/изпълнителят на услугата) маршрутизира заявка през графиката и обединява отговорите. Тъй като маршрутизаторите могат да прилагат многоръка бандитска логика, трафикът може адаптивно да се измества към по-добре представящи се модели въз основа на живи сигнали за награди. Seldon Core v2 отделя графиката от индивидуалните моделни сървъри, използвайки MLServer и Open Inference Protocol, позволявайки мултимоделно обслужване и свръхкомит на споделен хардуер.
Овладяване на Seldon Core и Inference Graphs
Seldon Core е платформа с отворен код за внедряване на модели за машинно обучение в Kubernetes, с изключителна функция: графики за изводи. Вместо да обслужва един изолиран модел, той ви позволява да свържете вериги от модели, рутери, комбиниращи устройства и трансформатори в единична насочена графика, която работи като една услуга за внедряване. Seldon Core and Inference Graphs е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте Seldon Core и Inference Graphs като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силни екипи, използващи Seldon Core и Inference Graphs, оптимизират избора на архитектура, данни и инфраструктура срещу надеждност и цена. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. В същото време оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Кредитор свързва трансформатор, който еднократно кодира функции в моделен възел, след това трансформатор, който форматира резултата, всичко това като един SeldonDeployment.
Медийна компания използва възел на маршрутизатор, управляващ многорък бандит, за да изпрати динамично повече трафик към всеки модел на препоръка, който печели по-висока награда за кликване.
Един екип обединява три модела на измама с възел Combiner, който осреднява техните резултати, преди да върне едно решение на повикващия.
Регулиран застраховател прикрепя регистрирането на полезния товар на Seldon и обяснителите на Alibi към графика за изводи, така че всяка прогноза да може да бъде проследена и обяснена за одити.
Модели на изпълнение
Seldon Core и Inference Graphs на практика
Кредитор свързва трансформатор, който еднократно кодира функции в моделен възел, след това трансформатор, който форматира резултата, всичко това като един SeldonDeployment.
Кредитор свързва Transformer, който еднократно кодира функции в възел на модела, след това Transformer, който форматира резултата, всички като едно. Екипите на SeldonDeployment обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Seldon Core и Inference Graphs на практика
Медийна компания използва възел на маршрутизатор, управляващ многорък бандит, за да изпрати динамично повече трафик към всеки модел на препоръка, който печели по-висока награда за кликване.
Медийна компания използва възел на маршрутизатор, управляващ многорък бандит, за да изпраща динамично повече трафик към всеки модел на препоръка, който печели по-висока награда за щракане. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят прагове за качество предварително, поддържат човешки път за ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Seldon Core и Inference Graphs на практика
Един екип обединява три модела на измама с възел Combiner, който осреднява техните резултати, преди да върне едно решение на повикващия.
Един екип обединява три модела на измами с възел Combiner, който осреднява техните резултати, преди да върне едно решение на повикващия. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Seldon Core и Inference Graphs на практика
Регулиран застраховател прикрепя регистрирането на полезния товар на Seldon и обяснителите на Alibi към графика за изводи, така че всяка прогноза да може да бъде проследена и обяснена за одити.
Регулиран застраховател прикрепя регистрирането на полезния товар на Seldon и обяснителите на Alibi към графика за изводи, така че всяка прогноза да може да бъде проследена и обяснена за одити. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Пътна карта за изпълнение
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.