説明
Seldon Core 2は、Kubernetes環境内でのAIシステムのデプロイ、管理、スケーリングのために設計された包括的なMLOpsおよびLLMOpsフレームワークです。オンプレミスまたは任意のクラウドで、多様なモデルタイプを標準化されたアプローチでデプロイでき、すぐに本番環境で使用可能なアプリケーションを保証します。このフレームワークは、単一モデルだけでなく、複雑でモジュール式、データ中心のアプリケーションの処理に特に適しています。
このフレームワークの機能は、パイプラインを通じたコンポーザブルなAIアプリケーションの構築にまで及び、Kafkaのようなテクノロジーを活用して、異なるコンポーネント間のリアルタイムデータストリーミングを実現できます。ネイティブまたはカスタムロジックによって駆動される、モデルとアプリケーションコンポーネントの両方に対する堅牢な自動スケーリング機能を提供します。コスト効率のために、Seldon Coreはマルチモデルサービングをサポートしており、複数のモデルを共有推論サーバーに統合できます。また、利用可能なメモリを超えるモデルをデプロイできるオーバーコミット機能により、利用率の低いリソースのインフラストラクチャコストを削減します。
Seldon Coreは、ルーティング機能を通じて実験も容易にし、候補モデルまたはパイプラインのA/Bテストやシャドウデプロイメントを可能にします。ユーザーはカスタムロジック、ドリフト検出、外れ値検出を実装でき、プラグアンドプレイのカスタムコンポーネントを通じて大規模言語モデル（LLM）との統合をシームレスに行い、Seldonの広範なML/AI製品エコシステムと連携できます。このフレームワークは、次世代MLモデルサービングフレームワークに関する研究の影響を受けており、高度なモデルサービングの主要な要件に対処することを目指しています。
インストールと設定はKubernetes内で管理され、サーバー、モデル、パイプライン、実験、パフォーマンスチューニングに関する包括的なドキュメントが利用可能です。Seldon Coreは、Business Source Licenseの条件の下で配布されており、すべての貢献もこの条件の下でライセンスされています。このプロジェクトは活発に開発されており、強力なコミュニティが存在し、定期的なアップデートが行われているため、組織がAIイニシアチブを大規模に運用化しようとする際に強力なツールとなります。
Seldon Coreの主要機能
MLOpsおよびLLMOpsフレームワーク
Kubernetesネイティブデプロイメント
標準化されたモデルデプロイメント
モジュール式でデータ中心のAIアプリケーション
コンポーザブルAIパイプライン
Kafkaによるリアルタイムデータストリーミング
モデルおよびコンポーネントの自動スケーリング
コスト効率のためのマルチモデルサービング
モデル密度向上のためのオーバーコミット
A/Bテストおよびシャドウデプロイメント
カスタムコンポーネント統合（LLM、ドリフト検出）
すぐに本番環境で使用可能
オンプレミスおよびクラウドデプロイメントサポート
Seldon Coreの使い方は？
デプロイ: 機械学習モデルとAIアプリケーションをパッケージ化し、Kubernetesにデプロイします。
設定: パイプライン、自動スケーリング、マルチモデルサービングの設定を行います。
統合: 高度なロジックとLLMのためにカスタムコンポーネントを組み込みます。
監視: 本番システムのために組み込みの監視機能を利用します。
管理: 数千もの本番機械学習モデルを監督・管理します。
最適化: パフォーマンスを調整し、異なるモデルルーティング戦略を試します。
Seldon Coreの使用例
- モデルデプロイメント
- AIアプリケーションオーケストレーション
- リアルタイム推論
- コスト最適化
- モデル実験
- LLMOps
- データ中心AI
