Akopọ
BentoML jẹ ilana Python orisun-ìmọ ti o ṣe akopọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti o ni ikẹkọ sinu idiwọn, awọn ẹya imuṣiṣẹ ti a pe ni 'Bentos'. O ṣe afara aafo laarin awoṣe ti o joko ni iwe ajako ati iṣẹ iṣelọpọ ti o le ṣe iranṣẹ awọn asọtẹlẹ gangan lori API kan.
BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn.
Jin Dive
Nigbati onimọ-jinlẹ data ba pari ikẹkọ awoṣe kan, gbigba sinu iṣelọpọ nigbagbogbo tumọ si kikọ koodu iṣẹ pẹlu ọwọ, awọn igbẹkẹle pinni, kikọ aworan Docker kan, ati sisọ API kan. BentoML ṣe adaṣe eyi. O ṣafipamọ awoṣe kan si ile itaja awoṣe agbegbe rẹ, lẹhinna ṣalaye kilasi Iṣẹ kan pẹlu aaye ipari API ti a ṣe ọṣọ lati mu itọkasi. Aṣẹ 'bentoml kọ' ṣe akopọ awoṣe, koodu Python rẹ, awọn ẹya igbẹkẹle, ati iṣeto akoko asiko sinu ti ara ẹni, ti ikede Bento. Lati ibẹ 'bentoml containerize' ṣe agbejade aworan OCI Docker kan. BentoML ṣe atilẹyin fun gbogbo awọn ilana (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Awọn Ayirapada Oju oju, ONNX) ati ṣafikun micro-batching adaṣe, eyiti o ṣe akojọpọ awọn ibeere ti nwọle ni adaṣe lati mu iwọn iṣelọpọ GPU pọ si laisi iyipada koodu rẹ.
Imọ-imọ-ẹrọ
BentoML ya awọn 'Asare' (iṣiro-eru awoṣe ipaniyan) lati API olupin kannaa. Awọn asare le ṣe iwọn ni ominira ati ṣiṣe ni awọn ilana oṣiṣẹ tiwọn, lakoko ti olupin HTTP/gRPC iwuwo fẹẹrẹ n ṣakoso ipa-ọna ibeere ati I/O. Batching ti nmu badọgba rẹ ni agbara tun ṣe iwọn ipele ati window airi ni akoko asiko, nitorinaa o fa awọn ijamba ijabọ ati ki o jẹ ki awọn iyara iyara n ṣiṣẹ lọwọ. Ọna kika Bento ti o ni idiwọn ṣe ifibọ ifarahan, awọn faili awoṣe, ati agbegbe ti o le ṣe atunṣe, ṣiṣe awọn ipinnu ipinnu laarin awọn ẹrọ.
Titunto si BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe
BentoML jẹ ilana Python orisun-ìmọ ti o ṣe akopọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti o ni ikẹkọ sinu idiwọn, awọn ẹya imuṣiṣẹ ti a pe ni 'Bentos'. O ṣe afara aafo laarin awoṣe ti o joko ni iwe ajako ati iṣẹ iṣelọpọ ti o le ṣe iranṣẹ awọn asọtẹlẹ gangan lori API kan. BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn. Lati kọ oye ti o jinlẹ, tọju BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya ẹyọkan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣalaye awọn arosọ, ati ya sọtọ ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ni lilo BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe ṣe iṣapeye faaji, data, ati awọn yiyan amayederun lodi si igbẹkẹle ati idiyele. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni akoko kanna, Imudara iwọn ala kan le tọju awọn ailagbara eto to gbooro. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Real-World imuse
Ẹgbẹ-iwadi jegudujera n ṣafipamọ awoṣe XGBoost kan si ile itaja BentoML ati kọ Bento kan ti o ṣafihan aaye ipari REST kan / asọtẹlẹ fun iṣẹ isanwo lati pe ni akoko gidi.
Ẹgbẹ iru ẹrọ ML kan nlo 'bentoml containerize' lati yi awoṣe itara Face Face sinu aworan Docker kan ti o ran lọ si iṣupọ Kubernetes inu wọn.
Ibẹrẹ n ṣe iranṣẹ awoṣe Llama ti o dara pẹlu OpenLLM (ti a ṣe lori BentoML), awọn ami ṣiṣanwọle si UI iwiregbe pẹlu batching ti nmu badọgba jẹ ki GPU kun.
Ile-iṣẹ iwo-kọmputa kan ṣajọpọ olupilẹṣẹ aworan aworan PyTorch pẹlu opo gigun ti o ti ṣaju sinu Bento kan nitorinaa awọn iyipada gangan ti a lo ninu ọkọ oju-omi ikẹkọ pẹlu awoṣe naa.
Awọn Ilana imuse
BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe ni iṣe
Ẹgbẹ-iwadi jegudujera n ṣafipamọ awoṣe XGBoost kan si ile itaja BentoML ati kọ Bento kan ti o ṣafihan aaye ipari REST kan / asọtẹlẹ fun iṣẹ isanwo lati pe ni akoko gidi.
Ẹgbẹ-iwadi jegudujera n ṣafipamọ awoṣe XGBoost kan si ile itaja BentoML ati kọ Bento kan ti o ṣafihan / asọtẹlẹ REST opin ipari fun iṣẹ isanwo lati pe ni akoko gidi Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe ni iṣe
Ẹgbẹ iru ẹrọ ML kan nlo 'bentoml containerize' lati yi awoṣe itara Face Face sinu aworan Docker kan ti o ran lọ si iṣupọ Kubernetes inu wọn.
Ẹgbẹ Syeed ML kan nlo 'bentoml containerize' lati yi awoṣe ifaramọ Oju oju kan pada si aworan Docker kan ti o gbe lọ si awọn ẹgbẹ iṣupọ Kubernetes inu wọn nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe ni iṣe
Ibẹrẹ n ṣe iranṣẹ awoṣe Llama ti o dara pẹlu OpenLLM (ti a ṣe lori BentoML), awọn ami ṣiṣanwọle si UI iwiregbe pẹlu batching ti nmu badọgba jẹ ki GPU kun.
Ibẹrẹ ṣe iranṣẹ awoṣe Llama ti o dara pẹlu OpenLLM (ti a ṣe lori BentoML), awọn ami ṣiṣanwọle si UI iwiregbe kan pẹlu batching isọdọtun ti o tọju awọn ẹgbẹ ti o kun GPU nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
BentoML ati Iṣakojọpọ Awoṣe ni iṣe
Ile-iṣẹ iwo-kọmputa kan ṣajọpọ olupilẹṣẹ aworan aworan PyTorch pẹlu opo gigun ti o ti ṣaju sinu Bento kan nitorinaa awọn iyipada gangan ti a lo ninu ọkọ oju-omi ikẹkọ pẹlu awoṣe naa.
Ile-iṣẹ iwo-kọmputa kan ṣe akopọ aworan aworan PyTorch kan pẹlu opo gigun ti iṣaju rẹ sinu Bento kan nitorinaa awọn iyipada gangan ti a lo ninu ọkọ oju-omi ikẹkọ pẹlu awọn ẹgbẹ awoṣe nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.