सेल्डन कोर और अनुमान ग्राफ़
सेल्डन कोर कुबेरनेट्स पर मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करने के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है, जिसमें एक असाधारण विशेषता है: अनुमान ग्राफ़।
सिंहावलोकन
Instead of serving one isolated model, it lets you chain models, routers, combiners, and transformers into a single directed graph that runs as one deployable service.
गहरा गोता
कई वास्तविक उत्पादन उपयोग के मामलों में एक से अधिक मॉडल कॉल शामिल होते हैं। आप इनपुट को प्रीप्रोसेस कर सकते हैं, अनुरोध को कई मॉडलों में से किसी एक पर रूट कर सकते हैं, एक समूह चला सकते हैं, और फिर परिणाम को पोस्ट-प्रोसेस कर सकते हैं। सेल्डन कोर इसे सेल्डनडिप्लॉयमेंट (या, वी2 आर्किटेक्चर में, सेल्डन कोर ऑपरेटर और एमएलसर्वर के माध्यम से) में परिभाषित एक अनुमान ग्राफ के रूप में व्यक्त करता है। ग्राफ पुन: प्रयोज्य घटक प्रकारों से बनाया गया है: एक मॉडल भविष्यवाणियां करता है, एक ट्रांसफार्मर इनपुट या आउटपुट को संशोधित करता है, एक राउटर तय करता है कि किस बच्चे को कॉल करना है (ए/बी परीक्षण और बहु-सशस्त्र डाकुओं को सक्षम करना), और एक कॉम्बिनर संयोजन के लिए कई मॉडलों से आउटपुट एकत्र करता है। सेल्डन प्रीपैकेज्ड सर्वर और कस्टम पायथन रैपर्स के माध्यम से कई फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, और यह अवलोकन और व्याख्या के लिए बॉक्स से समृद्ध मेट्रिक्स, वितरित ट्रेसिंग और पेलोड लॉगिंग को उजागर करता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
एक अनुमान ग्राफ एक निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ है जहां प्रत्येक नोड एक मानक पूर्वानुमान इंटरफ़ेस के साथ एक माइक्रोसर्विस है, और सेल्डन का ऑर्केस्ट्रेटर (सेवा ऑर्केस्ट्रेटर/निष्पादक) ग्राफ के माध्यम से एक अनुरोध को रूट करता है और प्रतिक्रियाओं को मर्ज करता है। क्योंकि राउटर मल्टी-आर्म्ड बैंडिट लॉजिक को लागू कर सकते हैं, ट्रैफ़िक लाइव रिवॉर्ड सिग्नल के आधार पर बेहतर प्रदर्शन करने वाले मॉडल की ओर अनुकूल रूप से स्थानांतरित हो सकता है। सेल्डन कोर v2 एमएलसर्वर और ओपन इंफ़रेंस प्रोटोकॉल का उपयोग करके ग्राफ़ को अलग-अलग मॉडल सर्वर से अलग करता है, जिससे मल्टी-मॉडल सर्विंग और साझा हार्डवेयर पर ओवरकमिट सक्षम हो जाता है।
सामरिक प्रभाव
लागत और बजट
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
स्पष्ट निर्णय
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
गुणवत्ता नियंत्रण
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
सेल्डन कोर और अनुमान ग्राफ़ का भविष्य
सेल्डन कोर वी2 की पाइपलाइन और डेटाफ्लो डिज़ाइन के साथ मॉड्यूलर, डेटा-केंद्रित एमएलओपीएस की ओर बढ़ रहा है, साथ ही ड्रिफ्ट डिटेक्शन (एलिबी डिटेक्ट) और एक्सप्लेनेबिलिटी (एलिबी एक्सप्लेन) के साथ सख्त युग्मन भी है। जैसे ही एलएलएम और एजेंटिक सिस्टम पुनर्प्राप्ति, मॉडल और टूल के मिश्रित ग्राफ़ बन जाते हैं, अनुमान-ग्राफ़ अमूर्तता स्वाभाविक रूप से इन वर्कफ़्लोज़ पर मैप हो जाती है। मल्टी-मॉडल सेवा दक्षता, स्ट्रीमिंग और मानकीकृत अवलोकन पर अधिक जोर देने की अपेक्षा करें ताकि जटिल, मल्टी-स्टेप एआई सिस्टम उत्पादन में डिबग करने योग्य और शासन योग्य बने रहें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक ऋणदाता एक ट्रांसफार्मर को श्रृंखलाबद्ध करता है जो एक-हॉट एनकोड सुविधाओं को एक मॉडल नोड में जोड़ता है, फिर एक ट्रांसफार्मर जो स्कोर को प्रारूपित करता है, सभी एक सेल्डन परिनियोजन के रूप में।
एक मीडिया कंपनी एक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट चलाने वाले राउटर नोड का उपयोग करती है ताकि जो भी अनुशंसा मॉडल उच्च क्लिक इनाम अर्जित कर रहा हो, उसे गतिशील रूप से अधिक ट्रैफ़िक भेज सके।
एक टीम तीन धोखाधड़ी मॉडलों को एक कॉम्बिनर नोड के साथ जोड़ती है जो कॉल करने वाले को एक भी निर्णय लौटाने से पहले उनके स्कोर का औसत करता है।
एक विनियमित बीमाकर्ता सेल्डन के पेलोड लॉगिंग और अलीबी व्याख्याताओं को एक अनुमान ग्राफ से जोड़ता है ताकि प्रत्येक भविष्यवाणी का पता लगाया जा सके और ऑडिट के लिए समझाया जा सके।
जोखिम और रेलिंग
एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है।
बुनियादी ढांचे और रखरखाव की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है।
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे सुरक्षा और अवलोकन संबंधी अंतराल बढ़ सकते हैं।
कार्यान्वयन रोडमैप
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
अन्वेषण करते रहें
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Seldon Core and Inference Graphs quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
अगली गाइड
TensorRT और अनुमान इंजन
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is Seldon Core and Inference Graphs?
सेल्डन कोर कुबेरनेट्स पर मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करने के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है, जिसमें एक असाधारण विशेषता है: अनुमान ग्राफ़। एक अलग मॉडल की सेवा करने के बजाय, यह आपको मॉडल, राउटर, कॉम्बिनर और ट्रांसफार्मर को एक एकल निर्देशित ग्राफ़ में श्रृंखलाबद्ध करने की सुविधा देता है जो एक तैनाती योग्य सेवा के रूप में चलता है।
वह परिभाषित विशेषता क्या है जो सेल्डन कोर को एकल-मॉडल सर्वर से अलग करती है?
सेल्डन कोर आपको एक सेवा के रूप में तैनात एकल अनुमान ग्राफ में मॉडल, राउटर, कॉम्बिनर और ट्रांसफार्मर की रचना करने देता है।
कौन सा सेल्डन ग्राफ़ घटक यह तय करता है कि ए/बी परीक्षणों को सक्षम करते हुए किस चाइल्ड नोड को अनुरोध भेजना है?
एक राउटर अपने बच्चों में से एक को अनुरोध निर्देशित करता है और ए/बी परीक्षण या बहु-सशस्त्र डाकुओं को लागू कर सकता है।
कौन सा घटक प्रकार संयोजन के लिए एकाधिक मॉडलों से आउटपुट एकत्रित करता है?
एक कॉम्बिनर कई चाइल्ड मॉडलों की प्रतिक्रियाओं को एक ही आउटपुट में मर्ज कर देता है, जिससे एनसेंबल का निर्माण होता है।
सेल्डन अनुमान ग्राफ़ किस प्रकार की ग्राफ़ संरचना बनाता है?
सेल्डन अनुमान ग्राफ निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ हैं जहां प्रत्येक नोड एक मानक पूर्वानुमान इंटरफ़ेस के साथ एक माइक्रोसर्विस है।
सेल्डन कोर v2 में, कौन सा सर्वर और प्रोटोकॉल ग्राफ़ में मल्टी-मॉडल सर्विंग सक्षम करता है?
कोर v2 मल्टी-मॉडल सर्विंग के लिए MLServer और ओपन इंफ़रेंस प्रोटोकॉल का उपयोग करके ग्राफ़ को मॉडल सर्वर से अलग करता है।