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KServe:标准化的Kubernetes无服务器机器学习推理平台

RayRay
KServeKubernetes机学习模型部署模型推理平台高可扩展性Github开源项目

kserve

KServe简介

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:

  • 提供Kubernetes自定义资源定义(CRD),用于服务预测和生成式机器学习模型
  • 封装了自动缩放、网络、健康检查和服务器配置的复杂性
  • 支持GPU自动缩放、缩放到零、金丝雀发布等先进的服务功能
  • 实现简单、可插拔、完整的生产ML推理服务,包括预测、预处理、后处理和可解释性

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。

KServe的主要优势

  1. 标准化的云原生模型推理平台,适用于高度可扩展的用例

  2. 为各种ML框架提供性能优化的标准推理协议

  3. 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

  4. 使用ModelMesh提供高可扩展性、密度打包和智能路由

  5. 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

  6. 支持金丝雀发布、管道、集成等高级部署方式

KServe架构

KServe的架构包括以下主要组件:

  • 模型服务:为常见ML框架提供无服务器部署,支持CPU/GPU
  • ModelMesh:用于高扩展、高密度和频繁变化的模型服务场景
  • 模型可解释性:集成Captum等工具进行模型解释
  • 模型监控:集成AI Fairness 360、Adversarial Robustness Toolbox等进行监控
  • 高级部署:支持InferenceGraph进行金丝雀发布、管道等高级部署

使用KServe

  1. 安装:支持独立安装和Kubeflow集成安装

  2. 创建InferenceService:定义模型服务的自定义资源

  3. 部署模型:支持各种ML框架的模型部署

  4. 高级功能:可以使用自动缩放、监控、可解释性等功能

  5. 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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