Descrição
Seldon Core 2 é um framework MLOps e LLMOps abrangente projetado para a implantação, gerenciamento e escalonamento de sistemas de IA em ambientes Kubernetes. Ele fornece uma abordagem padronizada para implantar diversos tipos de modelos, seja on-premise ou em qualquer nuvem, garantindo aplicações prontas para produção imediatamente. Este framework é particularmente adequado para lidar com modelos singulares, bem como aplicações complexas, modulares e centradas em dados.
As capacidades do framework se estendem à construção de aplicações de IA compostas por meio de pipelines, que podem alavancar tecnologias como Kafka para streaming de dados em tempo real entre diferentes componentes. Ele oferece recursos robustos de autoescalonamento tanto para modelos quanto para componentes de aplicação, impulsionados por lógica nativa ou personalizada. Para eficiência de custos, o Seldon Core suporta serviço de múltiplos modelos, permitindo a consolidação de vários modelos em servidores de inferência compartilhados, e funcionalidade de overcommit para implantar mais modelos do que a memória disponível permite, reduzindo os custos de infraestrutura para recursos subutilizados.
O Seldon Core também facilita a experimentação por meio de suas capacidades de roteamento, permitindo testes A/B e implantações shadow para modelos ou pipelines candidatos. Os usuários podem implementar lógica personalizada, detecção de drift e outliers, e integrar-se com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) através de componentes customizados plug-and-play, integrando-se perfeitamente ao ecossistema mais amplo de produtos ML/AI da Seldon. O framework é influenciado por pesquisas sobre a próxima geração de frameworks de serviço de modelos de ML, visando atender aos principais desejos para serviço avançado de modelos.
A instalação e configuração são gerenciadas dentro do Kubernetes, com documentação extensa disponível para servidores, modelos, pipelines, experimentos e otimização de desempenho. O Seldon Core é distribuído sob os termos da Business Source License, com todas as contribuições também licenciadas sob este termo. O projeto é ativamente desenvolvido, com uma forte presença comunitária e atualizações regulares, tornando-o uma ferramenta poderosa para organizações que buscam operacionalizar suas iniciativas de IA em escala.
Recursos principais de Seldon Core
Framework MLOps e LLMOps
Implantação nativa em Kubernetes
Implantação padronizada de modelos
Aplicações de IA modulares e centradas em dados
Pipelines de IA compostos
Streaming de dados em tempo real com Kafka
Autoescalonamento para modelos e componentes
Serviço de múltiplos modelos para eficiência de custos
Overcommit para maior densidade de modelos
Testes A/B e implantações shadow
Integração de componentes customizados (LLMs, detecção de drift)
Pronto para produção imediatamente
Suporte a implantação on-premise e em nuvem
Como usar Seldon Core?
Implantar: Empacote e implante seus modelos de machine learning e aplicações de IA no Kubernetes.
Configurar: Configure pipelines, autoescalonamento e configurações de serviço de múltiplos modelos.
Integrar: Incorpore componentes customizados para lógica avançada e LLMs.
Monitorar: Utilize capacidades de monitoramento integradas para sistemas de produção.
Gerenciar: Supervisione e gerencie milhares de modelos de machine learning em produção.
Otimizar: Ajuste o desempenho e experimente diferentes estratégias de roteamento de modelos.
Casos de uso de Seldon Core
- Implantação de Modelos
- Orquestração de Aplicações de IA
- Inferência em Tempo Real
- Otimização de Custos
- Experimentação de Modelos
- LLMOps
- IA Centrada em Dados
