СледваСледващо ръководство
TensorRT и машини за изводи
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
Графики на Seldon Core и Inference
Seldon Core е платформа с отворен код за внедряване на модели за машинно обучение в Kubernetes, с изключителна функция: графики за изводи.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
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.
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.
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.
Бъдещето на Seldon Core и Inference Graphs
Seldon се движи към модулни, ориентирани към данни MLOps с дизайна на конвейера и потока от данни на Core v2, плюс по-тясно свързване с откриване на отклонение (Alibi Detect) и обяснимо (Alibi Explain). Тъй като LLMs и агентните системи се превръщат в съставни графи на извличане, модели и инструменти, абстракцията на графа на извода се картографира естествено върху тези работни потоци. Очаквайте по-голям акцент върху ефективността на обслужване с множество модели, стрийминг и стандартизирана наблюдаемост, така че сложните многоетапни AI системи да останат дебъгващи и управляеми в производството.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Разходи и бюджет. Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
- По-ясни решения. Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
- Контрол на качеството. По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Внимавайте за
- 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.
Следващи стъпки
- Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
- Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
- Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
- Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Seldon Core and Inference Graphs quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Какво е 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.
Коя е определящата характеристика, която отличава Seldon Core от сървър с единичен модел?
Seldon Core ви позволява да композирате модели, рутери, комбиниращи устройства и трансформатори в единична графа за изводи, разгърната като една услуга.
Кой графичен компонент на Seldon решава към кой дъщерен възел да изпрати заявка, позволявайки A/B тестове?
Рутер насочва заявки към едно от своите деца и може да прилага A/B тестове или многоръки бандити.
Кой тип компонент агрегира изходи от множество модели за групиране?
Комбинаторът обединява отговорите на множество дъщерни модели в един изход, което е начинът, по който се изграждат ансамблите.
Какъв тип графична структура формира графа за извод на Seldon?
Графите за извод на Seldon са насочени ациклични графи, където всеки възел е микроуслуга със стандартен интерфейс за прогнозиране.
В Seldon Core v2 кой сървър и протокол позволяват мултимоделно обслужване в графиката?
Core v2 отделя графиката от сървърите на модели, използвайки MLServer и Open Inference Protocol за обслужване на множество модели.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема