Genel Bakış
Seldon Core, göze çarpan bir özelliği olan çıkarım grafikleri ile makine öğrenimi modellerini Kubernetes'te dağıtmaya yönelik açık kaynaklı bir platformdur. Yalıtılmış bir model sunmak yerine modelleri, yönlendiricileri, birleştiricileri ve transformatörleri tek bir konuşlandırılabilir hizmet olarak çalışan tek bir yönlendirilmiş grafikte zincirlemenize olanak tanır.
Seldon Core ve Inference Graphs, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Birçok gerçek üretim kullanım durumu, tek bir model çağrısından fazlasını içerir. Girişi önceden işleyebilir, bir isteği birkaç modelden birine yönlendirebilir, bir topluluk çalıştırabilir ve ardından sonucu sonradan işleyebilirsiniz. Seldon Core bunu bir SeldonDeployment'ta (veya v2 mimarisinde Seldon Core Operator ve MLServer aracılığıyla) tanımlanan bir çıkarım grafiği olarak ifade eder. Grafik, yeniden kullanılabilir bileşen türlerinden oluşturulmuştur: Model tahminler sunar, Transformatör girişleri veya çıkışları değiştirir, Yönlendirici hangi çocuğun çağrılacağına karar verir (A/B testlerini ve çok kollu haydutları etkinleştirir) ve Birleştirici, birleştirme için birden fazla modelden gelen çıktıları toplar. Seldon, önceden paketlenmiş sunucular ve özel Python paketleyicileri aracılığıyla birçok çerçeveyi destekler ve gözlemlenebilirlik ve açıklanabilirlik için zengin ölçümleri, dağıtılmış izlemeyi ve yükten çıkış yapma olanağını ortaya çıkarır.
Teknik Bilgi
Çıkarım grafiği, her düğümün standart bir tahmin arayüzüne sahip bir mikro hizmet olduğu ve Seldon'un orkestratörünün (hizmet orkestratörü/yürütücüsü) bir isteği grafik aracılığıyla yönlendirdiği ve yanıtları birleştirdiği, yönlendirilmiş, döngüsel olmayan bir grafiktir. Yönlendiriciler çok kollu haydut mantığını uygulayabildiğinden, trafik, canlı ödül sinyallerine dayalı olarak daha iyi performans gösteren modellere uyarlanabilir bir şekilde kayabilir. Seldon Core v2, MLServer ve Açık Çıkarım Protokolünü kullanarak grafiği ayrı model sunuculardan ayırarak, çoklu model sunumuna ve paylaşılan donanım üzerinde aşırı taahhüte olanak tanır.
Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafiklerinde Uzmanlaşma
Seldon Core, göze çarpan bir özelliği olan çıkarım grafikleri ile makine öğrenimi modellerini Kubernetes'te dağıtmaya yönelik açık kaynaklı bir platformdur. Yalıtılmış bir model sunmak yerine modelleri, yönlendiricileri, birleştiricileri ve transformatörleri tek bir konuşlandırılabilir hizmet olarak çalışan tek bir yönlendirilmiş grafikte zincirlemenize olanak tanır. Seldon Core ve Inference Graphs, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafiklerini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Seldon Core ve Inference Graphs'ı kullanan güçlü ekipler mimariyi, verileri ve altyapı seçimlerini güvenilirlik ve maliyete göre optimize ediyor. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Aynı zamanda, bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Borç veren, özellikleri bir model düğümüne sıcak kodlayan bir Transformer'ı, ardından puanı biçimlendiren bir Transformer'ı tek bir SeldonDeployment olarak zincirler.
Bir medya şirketi, hangi öneri modelinin daha yüksek tıklama ödülü kazandığına dinamik olarak daha fazla trafik göndermek için çok kollu bir haydut çalıştıran bir Yönlendirici düğümü kullanıyor.
Bir ekip, arayan kişiye tek bir karar vermeden önce puanlarının ortalamasını alan bir Birleştirici düğüm ile üç dolandırıcılık modelini birleştirir.
Denetimlere tabi bir sigorta şirketi, Seldon'un yük kayıtlarını ve Alibi açıklayıcılarını bir çıkarım grafiğine ekleyerek her tahminin denetimler için izlenebilmesini ve açıklanabilmesini sağlar.
Uygulama Modelleri
Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafikleri pratikte
Borç veren, özellikleri bir model düğümüne sıcak kodlayan bir Transformer'ı, ardından puanı biçimlendiren bir Transformer'ı tek bir SeldonDeployment olarak zincirler.
Borç veren, özellikleri bir model düğümüne sıcak kodlayan bir Transformer'ı, ardından puanı biçimlendiren bir Transformer'ı zincirler; SeldonDeployment Ekipleri genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafikleri pratikte
Bir medya şirketi, hangi öneri modelinin daha yüksek tıklama ödülü kazandığına dinamik olarak daha fazla trafik göndermek için çok kollu bir haydut çalıştıran bir Yönlendirici düğümü kullanıyor.
Bir medya şirketi, hangi öneri modelinin daha yüksek tıklama ödülü kazandığına dinamik olarak daha fazla trafik göndermek için çok kollu bir haydut çalıştıran bir Yönlendirici düğümü kullanır. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafikleri pratikte
Bir ekip, arayan kişiye tek bir karar vermeden önce puanlarının ortalamasını alan bir Birleştirici düğüm ile üç dolandırıcılık modelini birleştirir.
Bir ekip, arayan kişiye tek bir karar geri göndermeden önce puanlarının ortalamasını alan bir Birleştirici düğüm ile üç dolandırıcılık modelini birleştirir. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Seldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafikleri pratikte
Denetimlere tabi bir sigorta şirketi, Seldon'un yük kayıtlarını ve Alibi açıklayıcılarını bir çıkarım grafiğine ekleyerek her tahminin denetimler için izlenebilmesini ve açıklanabilmesini sağlar.
Denetimlere tabi bir sigorta şirketi, Seldon'un yük kayıtlarını ve Alibi açıklayıcılarını bir çıkarım grafiğine ekler; böylece her tahmin takip edilebilir ve denetimler için açıklanabilir. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.