KServe 项目推荐

KServe 项目推荐

1. 项目基础介绍和主要编程语言

KServe 是一个基于 Kubernetes 的标准化无服务器机器学习推理平台。该项目旨在为生产环境中的机器学习模型提供高抽象接口，支持 TensorFlow、XGBoost、Scikit-Learn、PyTorch 和 Huggingface Transformer/LLM 模型。KServe 的主要编程语言包括 Python 和 Go。

2. 项目核心功能

KServe 的核心功能包括：

• 标准化数据平面协议：提供跨不同机器学习框架的标准化推理协议。
• 自动扩展：支持基于请求的自动扩展，包括 CPU 和 GPU 的零扩展。
• 高可扩展性和密度打包：使用 ModelMesh 实现高可扩展性和智能路由。
• 简单且可插拔的生产服务：支持推理、预处理、后处理、监控和可解释性。
• 高级部署：支持金丝雀发布、管道和集成推理图。

3. 项目最近更新的功能

KServe 最近的更新包括：

• Knative 集成：默认安装 Knative 以支持无服务器部署。
• ModelMesh 安装：可选安装 ModelMesh 以支持高规模、高密度和频繁变化的模型服务用例。
• 快速安装：提供在本地机器上快速安装 KServe 的指南。
• Kubeflow 集成：作为 Kubeflow 的重要组件，提供详细的安装和使用指南。
• AWS 和 OpenShift 支持：提供在 AWS 和 OpenShift 容器平台上运行的指南。

通过这些更新，KServe 进一步增强了其在生产环境中的模型服务能力，提供了更多的灵活性和可扩展性。