OpenModelZ 开源项目教程

OpenModelZ 开源项目教程

openmodelzOne-click machine learning deployment (LLM, text-to-image and so on) at scale on any cluster (GCP, AWS, Lambda labs, your home lab, or even a single machine).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openmodelz

1. 项目介绍

OpenModelZ（简称 mdz）是一个用于将模型部署到任何集群（如 GCP、AWS、Lambda Labs、家庭实验室或单个机器）的工具。它旨在简化数据科学家和 SRE 将模型投入生产的过程。OpenModelZ 处理了监控、日志记录、扩展基础设施的配置，以及设置域、SSL 和负载均衡器等任务，从而大大减少了模型部署的时间和复杂性。

OpenModelZ 的核心设计灵感来自于 k3s 和 OpenFaaS，但专门为机器学习部署而设计。它保持了系统的核心简单且易于扩展。OpenModelZ 由两个主要组件组成：数据平面和控制平面。

• 数据平面：负责管理服务器，设计为无状态且可扩展。它使用 k3s 作为底层支持，可以轻松扩展集群。
• 控制平面：负责管理部署和底层资源，通过负载均衡器将请求路由到推理服务器，并根据工作负载自动扩展推理服务器的数量。

2. 项目快速启动

安装 OpenModelZ

首先，使用以下命令安装 OpenModelZ：

pip install openmodelz

安装完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

mdz

启动服务器

在服务器上运行以下命令以启动 OpenModelZ：

mdz server start

部署模型

使用以下命令部署模型：

mdz deploy --image modelzai/gradio-stable-diffusion:23.03 --name sdw --port 7860 --gpu 1

部署完成后，可以通过以下命令查看部署状态：

mdz list

3. 应用案例和最佳实践

案例1：在家庭实验室中部署模型

假设你有一个家庭实验室，并且希望在其中部署一个机器学习模型。你可以使用 OpenModelZ 轻松完成这一任务。首先，确保你的实验室服务器已启动并运行，然后按照上述快速启动步骤进行操作。

案例2：在云环境中部署模型

如果你在 GCP 或 AWS 上有一个虚拟机，可以使用 OpenModelZ 将模型部署到该虚拟机上。只需在虚拟机上安装 OpenModelZ，然后按照快速启动步骤进行操作即可。

最佳实践

• 自动扩展：利用 OpenModelZ 的自动扩展功能，根据工作负载动态调整推理服务器的数量。
• 自定义域名：如果需要，可以使用自己的域名来访问部署的模型。
• 监控和日志：确保配置好监控和日志记录，以便及时发现和解决问题。

4. 典型生态项目

k3s

k3s 是一个轻量级的 Kubernetes 发行版，OpenModelZ 使用 k3s 作为底层支持，使得部署和管理更加简单和高效。

OpenFaaS

OpenFaaS 是一个开源的函数即服务（FaaS）平台，OpenModelZ 的设计灵感部分来自于 OpenFaaS，特别是在简化部署和扩展方面。

Gradio 和 Streamlit

OpenModelZ 支持 Gradio 和 Streamlit，这两个工具可以帮助你快速构建和部署机器学习模型的交互式界面。

通过这些生态项目的支持，OpenModelZ 提供了一个完整的解决方案，帮助用户轻松地将机器学习模型部署到各种环境中。

openmodelzOne-click machine learning deployment (LLM, text-to-image and so on) at scale on any cluster (GCP, AWS, Lambda labs, your home lab, or even a single machine).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openmodelz