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2018 年 1 月の更新

Seldon Core はオープンソースです。
- Seldon Core は、Kubernetes 上に幅広い ML モデルをデプロイすることに純粋に焦点を当てており、複雑なランタイムサービンググラフを実稼働環境で管理できるようにします。 Seldon Core は Seldon-Server プロジェクトの目標を発展させたものですが、実稼働環境でモデルを提供する機械学習プロジェクトの最終ステップの解決にさらに限定的に焦点を当てています。さらに詳しく調査するには、広範なドキュメントが含まれているプロジェクトページをご覧ください。

このプロジェクトは現在積極的にメンテナンスされていません。Seldon Core を参照してください。

Seldon Server は、データサイエンスチームがモデルを実稼働環境に導入するのに役立つ機械学習プラットフォームです。

Kubernetes クラスター内で実行されるオープンソースのデータサイエンススタックを提供します。 Seldon を使用すると、機械学習および深層学習モデルをオンプレミスまたはクラウド (GCP、AWS、Azure など) の実稼働環境にデプロイできます。

Seldon は、TensorFlow、Keras、Vowpal Wabbit、XGBoost、Gensim、その他のモデル構築ツールで構築されたモデルをサポートしています。また、モデルがエクスポート可能な商用ツールやサービスで構築されたモデルもサポートしています。

これには、2 つの主要なエンドポイントを備えた API が含まれています。

その他の機能は次のとおりです。

複雑な動的アルゴリズムの構成と組み合わせをダウンタイムなしで実行: A/B テストと多変量テストを実行し、アルゴリズムをカスケードしてアンサンブルを作成します。
Seldon Server の設定と管理のためのコマンドラインインターフェイス (CLI)。
安全な OAuth 2.0 REST および gRPC API により、データおよびアプリケーションとの統合が合理化されます。
Kafka Streams、Fluentd、InfluxDB で構築されたリアルタイム分析用の Grafana ダッシュボード。

Seldon は、世界で最も革新的な組織の一部で使用されています。これは、新興企業にとって完璧な機械学習導入プラットフォームであり、大企業の要求に合わせて拡張できます。

Kubernetes クラスターに Seldon をインストールするには数分かかります。インストールガイドにアクセスし、技術ドキュメントをお読みください。

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