KServe

Deskripsi

KServe telah bergabung dengan CNCF, memperkuat posisinya sebagai standar open-source untuk inferensi AI yang di-host sendiri. Platform native Kubernetes ini menyediakan solusi terpadu untuk AI Generatif dan AI Prediktif, yang dirancang agar cukup sederhana untuk deployment cepat namun cukup kuat untuk beban kerja tingkat perusahaan.

Untuk AI Generatif, KServe menawarkan backend yang dioptimalkan seperti vLLM dan llm-d untuk penyajian LLM berkinerja tinggi. Platform ini memiliki protokol yang kompatibel dengan OpenAI untuk integrasi yang mulus, akselerasi GPU dengan manajemen memori yang dioptimalkan, dan caching model untuk mengurangi waktu muat. Kemampuan canggih mencakup offloading KV cache untuk penanganan urutan yang lebih panjang, penskalaan otomatis berbasis permintaan yang disesuaikan untuk beban kerja generatif, dan dukungan model Hugging Face asli untuk penyederhanaan deployment.

Dalam ranah AI Prediktif, KServe mendukung berbagai macam framework termasuk TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, dan ONNX. Platform ini memungkinkan perutean cerdas antara komponen predictor, transformer, dan explainer, serta memfasilitasi deployment canggih seperti canary rollout, pipeline, dan ensemble menggunakan InferenceGraph. Penskalaan otomatis, termasuk scale-to-zero untuk beban kerja prediktif, adalah fitur utama, bersama dengan explainability model bawaan untuk memahami alasan prediksi dan pemantauan canggih untuk logging payload, deteksi outlier, adversarial, dan drift. Efisiensi biayanya ditingkatkan oleh kemampuan scale-to-zero pada sumber daya yang mahal saat tidak digunakan.

KServe menyediakan API yang sederhana namun kuat melalui Custom Resource Definition (CRD) Kubernetes untuk menyajikan model machine learning. Platform ini mengabstraksi kompleksitas penskalaan otomatis, jaringan, pemeriksaan kesehatan, dan konfigurasi server, membawa fitur penyajian mutakhir ke deployment ML. Platform ini memastikan API Kubernetes standar di seluruh framework ML, mendukung pra/pasca-pemrosesan dan explainability, dan menawarkan dukungan spesifikasi OpenAI untuk LLM, bersama dengan canary rollout dan pengujian A/B untuk inferensi.

Arsitekturnya terdiri dari Control Plane yang mengelola siklus hidup model ML, termasuk pelacakan revisi dan pengujian A/B, dan Data Plane yang menawarkan protokol inferensi standar untuk server model dengan API permintaan/respons. Sumber daya Kubernetes inti adalah InferenceService, yang menyederhanakan deployment model ML dengan penskalaan otomatis, jaringan, dan pemeriksaan kesehatan. InferenceGraph memungkinkan deployment canggih dengan pipeline, ensemble, dan alur kerja multi-model. KServe dipercaya oleh para pemimpin industri untuk inferensi model yang andal dalam skala besar.

Fitur Inti KServe

• Platform native Kubernetes untuk inferensi AI

• Penyajian terpadu untuk AI Generatif dan Prediktif

• Protokol yang kompatibel dengan OpenAI untuk LLM

• Akselerasi GPU dan manajemen memori yang dioptimalkan

• Caching model dan offloading KV cache

• Penskalaan otomatis berbasis permintaan untuk beban kerja generatif

• Dukungan model Hugging Face asli

• Dukungan multi-framework (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, ONNX)

• Perutean cerdas untuk predictor, transformer, dan explainer

• Deployment canggih dengan InferenceGraph (pipeline, ensemble)

• Penskalaan otomatis scale-to-zero untuk beban kerja prediktif

• Explainability model bawaan dan atribusi fitur

• Pemantauan canggih (logging payload, deteksi outlier, adversarial, drift)

• API Kubernetes standar di seluruh framework ML

• Canary rollout dan pengujian A/B untuk inferensi

Cara menggunakan KServe?

1. 1

   Instal KServe: Deploy KServe dan dependensinya di klaster Kubernetes Anda.

2. 2

   Buat InferenceService: Definisikan konfigurasi YAML sederhana untuk men-deploy model yang sudah dilatih sebelumnya.

3. 3

   Konfigurasi Predictor: Tentukan format model, sumber daya (CPU, memori, GPU), dan URI penyimpanan.

4. 4

   Kirim Permintaan Inferensi: Lakukan prediksi menggunakan model yang di-deploy melalui panggilan API.

Kasus Penggunaan KServe

• Penyajian LLM
• Deployment Model Prediktif
• Inferensi AI dalam Skala Besar
• Explainability Model
• Strategi Deployment Canggih
• AI Hemat Biaya
• Integrasi Model Hugging Face

FAQ dari KServe

• Apa itu KServe dan apa fungsinya?

  KServe adalah platform open-source native Kubernetes untuk menyajikan model machine learning. Platform ini menyediakan solusi terpadu untuk inferensi AI prediktif dan generatif, menyederhanakan deployment dan manajemen di klaster Kubernetes.

• Apakah KServe cocok untuk AI Generatif?

  Ya, KServe dirancang untuk AI Generatif dengan backend yang dioptimalkan seperti vLLM dan llm-d, protokol yang kompatibel dengan OpenAI, akselerasi GPU, dan penskalaan otomatis yang disesuaikan untuk beban kerja LLM.

• Framework machine learning apa saja yang didukung KServe untuk AI Prediktif?

  KServe mendukung berbagai macam framework termasuk TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, ONNX, dan lainnya untuk penyajian model AI prediktif.

• Bagaimana KServe menangani penskalaan?

  KServe menawarkan kemampuan penskalaan otomatis yang kuat, termasuk penskalaan otomatis berbasis permintaan untuk beban kerja generatif dan scale-to-zero untuk beban kerja prediktif, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya.

• Bisakah KServe mengelola strategi deployment yang kompleks?

  Ya, KServe mendukung deployment canggih seperti canary rollout, pipeline, dan ensemble melalui fitur InferenceGraph-nya.

• Apa manfaat menggunakan KServe untuk penyajian model ML?

  KServe menyederhanakan deployment model ML dengan mengabstraksi kompleksitas, menawarkan protokol standar, penskalaan canggih, explainability, dan pemantauan, menjadikannya efisien dan kuat untuk beban kerja perusahaan.

• Apakah KServe menawarkan akselerasi GPU?

  Ya, KServe menyediakan akselerasi GPU untuk penyajian berkinerja tinggi dengan manajemen memori GPU yang dioptimalkan.

• Bagaimana KServe terintegrasi dengan model Hugging Face?

  KServe menawarkan dukungan model Hugging Face asli, menyederhanakan proses deployment model dari ekosistem Hugging Face.

• Apa itu InferenceGraph di KServe?

  InferenceGraph di KServe memungkinkan pola deployment canggih, memungkinkan pipeline langkah pra/pasca-pemrosesan, ensemble model, dan alur kerja multi-model.

• Apakah KServe adalah proyek open-source?

  Ya, KServe adalah standar open-source untuk inferensi AI yang di-host sendiri dan telah bergabung dengan CNCF.