Nchịkọta
BentoML bụ usoro Python mepere emepe nke na-achịkọta ụdị mmụta igwe a zụrụ azụ ka ọ bụrụ nkeji ahaziri ahazi, nke enwere ike ibugharị akpọrọ 'Bentos'. Ọ na-ejikọta ọdịiche dị n'etiti ihe atụ nọ ọdụ na akwụkwọ ndetu na ọrụ mmepụta nke nwere ike ibu amụma n'ezie na API.
Nkwakọ ngwaahịa BentoML na Model bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ogo nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi n'ogo.
Ime miri emi
Mgbe onye ọkà mmụta sayensị data gụchara ọzụzụ ihe atụ, itinye ya n'ime mmepụta na-apụtakarị iji aka dee koodu ozi, ịdabere na ya, wuo onyonyo Docker, yana ịwụnye API. BentoML na-akpaghị aka nke a. Ị na-echekwa ihe nlereanya na ụlọ ahịa ihe ngosi mpaghara ya, wee kọwapụta klas ọrụ nwere njedebe API a chọrọ mma iji jikwaa ntule. Iwu 'bentoml wu' na-achịkọta ihe nlereanya, koodu Python gị, ụdị ndabere, yana nhazi oge n'ime Bento nke nwere onwe ya. Site n'ebe ahụ 'bentoml containerize' na-emepụta ihe oyiyi OCI Docker. BentoML na-akwado ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ usoro ọ bụla (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, ONNX) ma na-agbakwunye micro-batching na-agbanwe agbanwe, nke na-achịkọta arịrịọ mbata na-akpaghị aka iji bulie mmepụta GPU na-enweghị ịgbanwe koodu gị.
Nghọta nka nka
BentoML na-ekewapụ 'Ndị na-agba ọsọ' (mmebi ihe nlere dị arọ) na mgbagha ihe nkesa API. Ndị na-agba ọsọ nwere ike ịgba ọsọ n'onwe ha ma na-agba ọsọ na usoro ndị ọrụ nke ha, ebe ihe nkesa HTTP/gRPC dị arọ na-ejikwa arịrịọ routing na I/O. Batching ya na-emegharị emegharị na-emegharị nha batch na windo nkwụsị n'oge oge, ya mere ọ na-amịkọrọ okporo ụzọ gbawara ma na-eme ka ndị na-eme ngwa ngwa dị oke ọnụ. Ụdị Bento ahaziri ahazi na-etinye ihe ngosi, faịlụ ihe nlere anya na gburugburu ebe a na-emegharịgharị, na-eme ka ọ na-ewuli elu n'ofe igwe.
Mastering BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model
BentoML bụ usoro Python mepere emepe nke na-achịkọta ụdị mmụta igwe a zụrụ azụ ka ọ bụrụ nkeji ahaziri ahazi, nke enwere ike ibugharị akpọrọ 'Bentos'. Ọ na-ejikọta ọdịiche dị n'etiti ihe atụ nọ ọdụ na akwụkwọ ndetu na ọrụ mmepụta nke nwere ike ibu amụma n'ezie na API. Nkwakọ ngwaahịa BentoML na Model bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ogo nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Otu ndị na-achọpụta aghụghọ na-echekwa ụdị XGBoost na ụlọ ahịa BentoML wee wuo Bento nke na-ekpughe njedebe REST / amụma maka ọrụ ịkwụ ụgwọ ịkpọ ozugbo.
Otu ikpo okwu ML na-eji 'bentoml containerize' iji tụgharịa ụdị mmetụta ihu ịmakụ ka ọ bụrụ onyonyo Docker nke na-ebuga na ụyọkọ Kubernetes dị n'ime ha.
Mmalite na-enye ụdị Llama nke ọma nke nwere OpenLLM (wuru na BentoML), na-ebunye akara ngosi na UI nkata nwere batching mmegharị na-edobe GPU juputara.
Otu ụlọ ọrụ na-ahụ maka kọmpụta na-achịkọta ihe osise PyTorch yana pipeline na-ahazi ya ka ọ bụrụ otu Bento ka ọ bụrụ mgbanwe mgbanwe ejiri na ụgbọ mmiri na-azụ ihe nlereanya.
Usoro mmejuputa
BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model na omume
Otu ndị na-achọpụta aghụghọ na-echekwa ụdị XGBoost na ụlọ ahịa BentoML wee wuo Bento nke na-ekpughe njedebe REST / amụma maka ọrụ ịkwụ ụgwọ ịkpọ ozugbo.
Otu ndị na-achọpụta aghụghọ na-echekwa ụdị XGBoost na ụlọ ahịa BentoML wee wuo Bento nke na-ekpughe njedebe / amụma REST njedebe maka ọrụ ịkwụ ụgwọ na-akpọ ozugbo otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model na omume
Otu ikpo okwu ML na-eji 'bentoml containerize' iji tụgharịa ụdị mmetụta ihu ịmakụ ka ọ bụrụ onyonyo Docker nke na-ebuga na ụyọkọ Kubernetes dị n'ime ha.
Otu ikpo okwu ML na-eji 'bentoml containerize' iji tụgharịa ụdị mmetụta ihu Hugging ka ọ bụrụ onyonyo Docker nke na-ebuga ndị otu ụyọkọ Kubernetes dị n'ime ha na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model na omume
Mmalite na-enye ụdị Llama nke ọma nke nwere OpenLLM (wuru na BentoML), na-ebunye akara ngosi na UI nkata nwere batching mmegharị na-edobe GPU juputara.
Mmalite na-enye ihe ngosi Llama nke ọma na OpenLLM (nke e wuru na BentoML), na-ebugharị akara na nkata UI na-eme mgbanwe na-edobe ndị otu GPU juputara na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
BentoML na Nkwakọ ngwaahịa Model na omume
Otu ụlọ ọrụ na-ahụ maka kọmpụta na-achịkọta ihe osise PyTorch yana pipeline na-ahazi ya ka ọ bụrụ otu Bento ka ọ bụrụ mgbanwe mgbanwe ejiri na ụgbọ mmiri na-azụ ihe nlereanya.
Otu ụlọ ọrụ na-ahụ maka kọmputa na-achịkọta ihe osise PyTorch na pipeline nke na-ebu ụzọ n'ime otu Bento ka mgbanwe ndị a na-eji na ụgbọ mmiri ọzụzụ na ndị otu ụdị na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-arịwanye elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.