Seldon Core : Piattaforma aperta per il servizio di modelli IA
Seldon Core: in sintesi
Seldon è una piattaforma open source pensata per il deployment, la scalabilità e il monitoraggio di modelli di machine learning in ambienti di produzione. È rivolta a team MLOps, data scientist e ingegneri DevOps che necessitano di una soluzione flessibile e scalabile per servire modelli IA su Kubernetes.
Compatibile con i principali framework (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ONNX, XGBoost), Seldon si integra facilmente con strumenti CI/CD, sistemi di monitoraggio e librerie di spiegabilità. Tra le sue funzionalità avanzate: routing intelligente, gestione multi-modello e deployment progressivi. Seldon semplifica la complessità operativa del machine learning in produzione.
Quali sono le principali funzionalità di Seldon?
Servizio di modelli indipendente dal framework
Seldon consente di servire modelli provenienti da qualsiasi libreria ML.
Supporto per protocolli REST e gRPC
Compatibile con TensorFlow, PyTorch, MLflow, Hugging Face, ecc.
Modelli incapsulati in container tramite Seldon Deployments o Inference Graphs
Garantisce un deployment standardizzato, indipendentemente dal linguaggio o dal framework.
Architettura nativa Kubernetes
La piattaforma è costruita per funzionare in ambienti cloud-native con Kubernetes.
Ogni modello è un microservizio containerizzato
Autoscaling orizzontale secondo le metriche Kubernetes
Deployment automatizzati tramite Helm o Kustomize
Ideale per infrastrutture distribuite e ambienti dinamici.
Orchestrazione e routing avanzati
Seldon consente di costruire pipeline complesse con più modelli e fasi di inferenza.
Costruzione di grafi di inferenza personalizzati
Supporto per A/B test, shadow deployment e rollout progressivi
Routing condizionale basato su metadati, header o contenuto della richiesta
Utile per testare nuovi modelli e strategie senza impatto sulla produzione.
Monitoraggio e osservabilità integrati
La piattaforma fornisce strumenti di osservabilità per il monitoraggio continuo.
Integrazione con Prometheus, Grafana e OpenTelemetry
Metriche su latenza, tasso di errore, throughput e output personalizzati
Rilevamento del drift e analisi con Alibi e strumenti simili
Essenziale per mantenere performance e affidabilità in ambienti reali.
Spiegabilità e auditabilità dei modelli
Seldon offre strumenti per interpretare e tracciare le decisioni dei modelli.
Integrazione con Alibi per spiegazioni locali, controfattuali e incertezza
Logging delle richieste e versionamento dei modelli
Funzionalità conformi a requisiti normativi e aziendali
Particolarmente adatto a settori regolamentati o ad alto rischio.
Perché scegliere Seldon?
Indipendente dal framework: Funziona con qualsiasi modello o linguaggio
Progettato per Kubernetes: Nativamente integrato in ambienti cloud-native
Orchestrazione flessibile: Costruzione e gestione avanzata di pipeline di modelli
Monitoraggio completo: Osservabilità in tempo reale e rilevamento del drift
Adatto alle imprese: Audit, conformità e scalabilità per l’uso aziendale
Seldon Core: I prezzi
Standard
Prezzi
su domanda
Alternative clienti a Seldon Core
Ottimizza l'inferenza dei modelli ML con supporto per versioning, gestione delle dipendenze e scalabilità, garantendo alte prestazioni e bassa latenza.
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TensorFlow Serving è una soluzione potente per distribuire modelli di machine learning in produzione. Offre funzionalità avanzate come il versioning dei modelli, che consente di gestire più versioni simultaneamente. La gestione delle dipendenze è semplificata, facilitando l'integrazione con altre applicazioni. Inoltre, la scalabilità è garantita, rendendolo adatto a carichi di lavoro variabili. Grazie a queste funzionalità, è possibile ottenere prestazioni elevate e una bassa latenza nell'inferenza dei modelli.
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Piattaforma avanzata per la gestione e l'hosting dei modelli di machine learning, con supporto per il deployment su larga scala e un'interfaccia intuitiva.
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TorchServe è una soluzione altamente performante per il deployment di modelli di machine learning. Offre funzionalità come il caricamento rapido dei modelli, la gestione automatizzata delle versioni e la scalabilità orizzontale, permettendo alle aziende di servire migliaia di richieste simultaneamente. Con un'interfaccia user-friendly, facilita l'integrazione con applicazioni esistenti e fornisce strumenti per monitorare le prestazioni dei modelli in tempo reale.
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Piattaforma versatile per l'hosting e l'erogazione di modelli, supporta deployment rapidi e scalabilità automatica per un'interazione ottimale con i dati.
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KServe è una piattaforma versatile progettata per l'hosting e l'erogazione di modelli di machine learning. Consente deployment rapidi, garantendo scalabilità automatica per gestire carichi variabili. La sua interfaccia intuitiva facilita l'integrazione con diversi framework, mentre la gestione centralizzata permette di monitorare le performance dei modelli e ottimizzarne l'utilizzo in tempo reale, rendendola una scelta ideale per le aziende che desiderano potenziare le proprie strategie basate sui dati.
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