KServe是一个开源项目,为在Kubernetes上部署机器学习模型提供了标准化的解决方案。它的目标是解决生产环境中的模型服务问题,为TensorFlow、XGBoost、scikit-learn、PyTorch等常见机器学习框架提供高度抽象的接口。
KServe的主要特点包括:
KServe被各种组织广泛使用,成为部署生产级机器学习服务的重要工具。
标准化的云原生模型推理平台,适用于高度可扩展的用例
为各种ML框架提供性能优化的标准推理协议
支持现代无服务器推理工作负载,包括CPU和GPU上的自动缩放和缩放到零
使用ModelMesh提供高可扩展性、密度打包和智能路由
简单且可插拔的生产服务,包括推理、预/后处理、监控和可解释性
支持金丝雀发布、管道、集成等高级部署方式
KServe的架构包括以下主要组件:
安装:支持独立安装和Kubeflow集成安装
创建InferenceService:定义模型服务的自定义资源
部署模型:支持各种ML框架的模型部署
高级功能:可以使用自动缩放、监控、可解释性等功能
管理:通过Kubernetes原生方式或Web UI管理模型服务
KServe正在快速发展,成为Kubernetes上标准化ML模型服务的重要解决方案。它极大地简化了从模型训练到生产部署的流程,是MLOps实践中的关键组件。
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