14、模型推理服务:Seldon Core 与 KFServing 深度解析

模型推理服务:Seldon Core 与 KFServing 深度解析

1. Seldon Core 概述

Seldon Core 是构建推理图时的可靠推理解决方案,能同时实现模型服务、监控和更新保障。它弥补了 TFServing 的诸多不足,让数据科学家在使用场景变复杂时能自然地扩展推理图。此外,它还有 Canaries、Shadows 以及强大的多阶段推理管道等特性。

1.1 模型服务

Seldon Core 可扩展推理图,以一流方式支持高级机器学习洞察。其架构灵活,能利用托管服务之外的高级机器学习洞察。它具有通用性,支持 REST 和 gRPC,提供 GPU 加速,还能通过 Knative Eventing 与流式输入交互。但由于 SeldonDeployment 作为裸 Kubernetes 部署运行,不提供 GPU 自动缩放功能。

1.2 模型监控

Seldon Core 能满足所有模型监控需求。其部署策略采用 Kubeflow 的基础设施栈,运用微服务方法。解释器和检测器在灵活的推理图中作为独立微服务,通过支持 Prometheus 和 Zipkin 实现监控、日志记录和跟踪。

1.3 模型更新

Seldon Core 支持多种部署策略,如金丝雀、固定和多臂老虎机。但与 TFServing 类似,版本管理不够完善,版本升级无安全推出保障。不过,它在扩展推理图以支持更复杂部署策略方面具有完全的灵活性。

1.4 Seldon Core 总结

Seldon Core 提供可扩展性和对复杂推理图及模型洞察的出色支持,但在 GPU 自动缩放、缩

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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