Seldon Core : Offene Plattform für KI-Modellbereitstellung
Seldon Core: Im Überblick
Seldon ist eine Open-Source-Plattform für das Bereitstellen, Skalieren und Überwachen von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen. Sie richtet sich an MLOps-Teams, Data Scientists und Infrastrukturverantwortliche, die Modelle zuverlässig und flexibel auf Kubernetes-basierten Systemen betreiben möchten.
Seldon unterstützt alle gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn und ONNX. Die Plattform lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines, Monitoring-Tools und Explainability-Frameworks integrieren. Mit Funktionen wie A/B-Testing, dynamischem Routing und Multi-Modell-Serving ermöglicht Seldon den kontrollierten und skalierbaren Betrieb von KI-Systemen im Unternehmen.
Was sind die Hauptfunktionen von Seldon?
Framework-unabhängiges Model Serving
Seldon ermöglicht das Servieren von Modellen unabhängig vom verwendeten Framework.
Unterstützung für REST- und gRPC-Schnittstellen
Kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, MLflow usw.
Containerisierung über Seldon Deployments oder Inference Graphs
Dadurch lassen sich Modelle unterschiedlicher Herkunft standardisiert einsetzen.
Kubernetes-native Architektur
Die Plattform ist vollständig auf Kubernetes ausgelegt und nutzt dessen Infrastrukturfunktionen.
Modelle laufen als containerisierte Microservices
Horizontales Autoscaling über Kubernetes-Regeln
Infrastruktur-as-Code mit Helm oder Kustomize
Ideal für produktionsreife, skalierbare ML-Infrastrukturen in der Cloud oder on-premises.
Modellorchestrierung und Routing
Seldon erlaubt die flexible Kombination und Steuerung mehrerer Modelle in einem Dienst.
Aufbau von Inferenzpipelines mit mehreren Verarbeitungsschritten
Unterstützung für A/B-Tests, Shadow-Deployments und Canary-Releases
Routing basierend auf Anfrage-Headern oder Metadaten
Wichtig für kontrollierte Modellvergleiche und risikofreie Produktivumstellungen.
Monitoring und Observability
Seldon liefert integrierte Überwachungsfunktionen für Betriebs- und Modellmetriken.
Integration mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry
Überwachung von Latenz, Fehlerraten, Nutzungsverhalten
Drift-Erkennung und Erklärbarkeit über Tools wie Alibi
Hilft beim frühzeitigen Erkennen von Fehlern und Veränderungen im Modellverhalten.
Modellerklärbarkeit und Auditierbarkeit
Die Plattform unterstützt Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Vorhersagen.
Anbindung an Alibi für Feature Attribution, Konfidenzanalysen, Counterfactuals
Logging und Versionierung von Modellanfragen und -antworten
Unterstützung für Compliance-Anforderungen und Governance
Besonders relevant für regulierte Branchen und kritische Anwendungen.
Warum Seldon?
Framework-agnostisch: Unterstützt jedes Modell, unabhängig von Sprache oder Framework
Kubernetes-basiert: Cloud-native Architektur für skalierbare Produktivsysteme
Flexible Modellorchestrierung: Kombinieren, steuern und testen mehrerer Modelle in einem Dienst
Eingebaute Überwachung: Echtzeitmetriken, Drift-Analyse und Erklärbarkeit
Unternehmensgeeignet: Auditierbar, skalierbar und bereit für den produktiven Einsatz
Seldon Core: Preise
Standard
Tarif
auf Anfrage
Kundenalternativen zu Seldon Core
Bietet hochleistungsfähige Modellbereitstellung, dynamische Versionierung und automatisierte Skalierung für maschinelles Lernen.
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TensorFlow Serving ermöglicht eine effiziente und flexible Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Es unterstützt dynamische Versionierung für einfache Updates und bietet eine skalierbare Architektur, um hohe Anfragen zu bewältigen. Zudem sind mit integrierten APIs komplexe Modelle leicht an Bindings anzupassen, wodurch die Nutzung vereinfacht wird. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen, die robuste und erweiterbare Lösungen zur Modellbereitstellung benötigen.
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Bietet flexibles Modell-Hosting, einfache Bereitstellung und Skalierbarkeit sowie Unterstützung für verschiedenen ML-Frameworks zur effizienten Nutzung von KI-Modellen.
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TorchServe ermöglicht flexibles Hosting von Modellen und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Bereitstellung und Verwaltung dieser Modelle. Durch die Unterstützung mehrerer ML-Frameworks lassen sich KI-Modelle effizient integrieren und skalieren. Weitere Highlights sind Echtzeit-Inferenz, Modellversionierung sowie umfassende Metriken zur Leistungsüberwachung, was eine optimale Nutzung der Ressourcen und beste Ergebnisse bei der Modellentwicklung fördert.
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Bietet leistungsstarke Möglichkeiten zur Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen in der Cloud, inklusive Skalierbarkeit und Echtzeitanalyse.
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KServe ermöglicht eine effiziente Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen in der Cloud. Zu den Hauptfunktionen gehören die hohe Skalierbarkeit, die es Nutzern ermöglicht, Ressourcen je nach Bedarf anzupassen, und die Fähigkeit zur Durchführung von Echtzeitanalysen. Die Software unterstützt eine Vielzahl von Modellen und kann nahtlos in bestehende Infrastruktur integriert werden, was eine flexible und benutzerfreundliche Lösung für Unternehmen bietet, die ihre KI-Anwendungen optimieren möchten.
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