سیلڈن کور اور انفرنس گرافس
Seldon Core Kubernetes پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کے لیے ایک اوپن سورس پلیٹ فارم ہے، جس میں اسٹینڈ آؤٹ فیچر: انفرنس گرافس ہیں۔
جائزہ
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.
گہرا غوطہ
بہت سے حقیقی پروڈکشن استعمال کے معاملات میں ایک ماڈل کال سے زیادہ شامل ہوتے ہیں۔ آپ ان پٹ کو پری پروسیس کر سکتے ہیں، کئی ماڈلز میں سے کسی ایک کی درخواست کو روٹ کر سکتے ہیں، ایک جوڑا چلا سکتے ہیں، اور پھر نتیجہ کو پوسٹ پروسیس کر سکتے ہیں۔ سیلڈن کور اس کا اظہار سیلڈن ڈیپلائمنٹ (یا، v2 فن تعمیر میں، سیلڈن کور آپریٹر اور ایم ایل ایس سرور کے ذریعے) میں بیان کردہ انفرنس گراف کے طور پر کرتا ہے۔ گراف دوبارہ قابل استعمال اجزاء کی اقسام سے بنایا گیا ہے: ایک ماڈل پیشین گوئیاں پیش کرتا ہے، ایک ٹرانسفارمر ان پٹس یا آؤٹ پٹس میں ترمیم کرتا ہے، ایک راؤٹر فیصلہ کرتا ہے کہ کس بچے کو کال کرنا ہے (A/B ٹیسٹ اور ملٹی آرمڈ ڈاکو کو فعال کرنا)، اور ایک Combiner ایک سے زیادہ ماڈلز سے آؤٹ پٹ کو یکجا کرنے کے لیے جمع کرتا ہے۔ سیلڈن پری پیکجڈ سرورز اور کسٹم پائتھون ریپرز کے ذریعے بہت سے فریم ورکس کو سپورٹ کرتا ہے، اور یہ مشاہدے اور وضاحت کے لیے باکس سے بھرپور میٹرکس، ڈسٹری بیوٹڈ ٹریسنگ، اور پے لوڈ لاگ آؤٹ کو بے نقاب کرتا ہے۔
تکنیکی بصیرت
ایک انفرنس گراف ایک ڈائریکٹڈ ایسکلک گراف ہوتا ہے جہاں ہر نوڈ ایک معیاری پیشن گوئی انٹرفیس کے ساتھ ایک مائیکرو سرویس ہوتا ہے، اور سیلڈن کا آرکیسٹریٹر (سروس آرکیسٹریٹر/ایگزیکیوٹر) گراف کے ذریعے درخواست کو روٹ کرتا ہے اور جوابات کو ضم کرتا ہے۔ چونکہ راؤٹرز ملٹی آرمڈ ڈاکو منطق کو لاگو کر سکتے ہیں، اس لیے ٹریفک لائیو ریوارڈ سگنلز کی بنیاد پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ماڈلز کی طرف ڈھل سکتا ہے۔ Seldon Core v2 MLServer اور اوپن انفرنس پروٹوکول کا استعمال کرتے ہوئے انفرادی ماڈل سرورز سے گراف کو ڈی جوپل کرتا ہے، جس سے ملٹی ماڈل سرونگ اور مشترکہ ہارڈ ویئر پر اوور کمٹ کو قابل بنایا جاتا ہے۔
اسٹریٹجک اثر
لاگت اور بجٹ
فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
واضح فیصلے
تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔
کوالٹی کنٹرول
انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔
سیلڈن کور اور انفرنس گرافس کا مستقبل
سیلڈن کور v2 کی پائپ لائن اور ڈیٹا فلو ڈیزائن کے ساتھ ماڈیولر، ڈیٹا سینٹرک MLOps کی طرف بڑھ رہا ہے، نیز ڈرفٹ ڈیٹیکشن (Alibi Detect) اور وضاحت کی اہلیت (Alibi Explain) کے ساتھ سخت جوڑے۔ جیسا کہ LLMs اور ایجنٹی نظام بازیافت، ماڈلز اور ٹولز کے کمپاؤنڈ گراف بن جاتے ہیں، انفرنس گراف خلاصہ نقشے قدرتی طور پر ان ورک فلوز پر نقش ہوتے ہیں۔ ملٹی ماڈل پیش کرنے کی کارکردگی، اسٹریمنگ، اور معیاری مشاہدے پر زیادہ زور دینے کی توقع کریں تاکہ پیچیدہ، ملٹی سٹیپ AI سسٹمز ڈیبگ اور پروڈکشن میں قابل عمل رہیں۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
ایک قرض دہندہ ایک ٹرانسفارمر کو زنجیروں سے جوڑتا ہے جو ون ہاٹ خصوصیات کو ماڈل نوڈ میں انکوڈ کرتا ہے، پھر ایک ٹرانسفارمر جو اسکور کو فارمیٹ کرتا ہے، سبھی ایک سیلڈن ڈیپلائیمنٹ کے طور پر۔
ایک میڈیا کمپنی ایک راؤٹر نوڈ کا استعمال کرتی ہے جو کثیر مسلح ڈاکو چلاتا ہے تاکہ زیادہ ٹریفک کو متحرک طور پر بھیجنے کے لیے جو بھی سفارشی ماڈل زیادہ کلک انعام حاصل کر رہا ہو۔
ایک ٹیم ایک کمبینر نوڈ کے ساتھ فراڈ کے تین ماڈلز کو جوڑتی ہے جو کال کرنے والے کو ایک فیصلہ واپس کرنے سے پہلے ان کے اسکور کا اوسط بناتی ہے۔
ایک ریگولیٹڈ بیمہ کنندہ سیلڈن کے پے لوڈ لاگنگ اور علیبی وضاحت کنندگان کو ایک انفرنس گراف سے منسلک کرتا ہے تاکہ ہر پیشین گوئی کا پتہ لگایا جا سکے اور آڈٹ کے لیے اس کی وضاحت کی جا سکے۔
خطرات اور گارڈریلز
ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔
بنیادی ڈھانچے اور دیکھ بھال کے اخراجات کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
سیکورٹی اور مشاہداتی فرق بڑھ سکتا ہے کیونکہ نظام زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
نفاذ کا روڈ میپ
نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔
حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔
غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔
اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔
دریافت کرتے رہیں
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
اگلا گائیڈ
TensorRT اور انفرنس انجن
اکثر پوچھے گئے سوالات
What is Seldon Core and Inference Graphs?
Seldon Core Kubernetes پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کے لیے ایک اوپن سورس پلیٹ فارم ہے، جس میں اسٹینڈ آؤٹ فیچر: انفرنس گرافس ہیں۔ ایک الگ تھلگ ماڈل پیش کرنے کے بجائے، یہ آپ کو ماڈلز، راؤٹرز، کمبائنرز، اور ٹرانسفارمرز کو ایک واحد ڈائریکٹڈ گراف میں جوڑنے دیتا ہے جو ایک قابل تعینات سروس کے طور پر چلتا ہے۔
وہ کون سی خصوصیت ہے جو سیلڈن کور کو سنگل ماڈل سرور سے ممتاز کرتی ہے؟
سیلڈن کور آپ کو ماڈلز، راؤٹرز، کمبائنرز، اور ٹرانسفارمرز کو ایک سروس کے طور پر تعینات کردہ سنگل انفرنس گراف میں کمپوز کرنے دیتا ہے۔
کون سا سیلڈن گراف جزو فیصلہ کرتا ہے کہ کس چائلڈ نوڈ کو درخواست بھیجنی ہے، A/B ٹیسٹ کو فعال کرتے ہوئے؟
ایک راؤٹر اپنے بچوں میں سے ایک کو درخواستوں کی ہدایت کرتا ہے اور A/B ٹیسٹ یا ملٹی آرمڈ ڈاکو لاگو کر سکتا ہے۔
کون سا جزو قسم جوڑ بنانے کے لیے متعدد ماڈلز سے آؤٹ پٹ کو جمع کرتا ہے؟
ایک Combiner ایک سے زیادہ چائلڈ ماڈلز کے جوابات کو ایک ہی آؤٹ پٹ میں ضم کرتا ہے، جس طرح ensembles بنائے جاتے ہیں۔
سیلڈن انفرنس گراف کس قسم کا گراف ڈھانچہ بناتا ہے؟
سیلڈن انفرنس گرافس ڈائریکٹ ایسکلک گراف ہوتے ہیں جہاں ہر نوڈ ایک معیاری پیشن گوئی انٹرفیس کے ساتھ مائیکرو سرویس ہوتا ہے۔
سیلڈن کور v2 میں، کون سا سرور اور پروٹوکول پورے گراف میں ملٹی ماڈل سرونگ کو قابل بناتا ہے؟
کور v2 ملٹی ماڈل سرونگ کے لیے MLServer اور اوپن انفرنس پروٹوکول کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل سرورز سے گراف کو ڈی جوپل کرتا ہے۔