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AI火了,但數據分析模型管理難、部署難的問題,應該怎么解決?

發表時間:2023-11-18 人氣:1616

AI火了,但數據分析模型管理難、部署難的問題,應該怎么解決?

近年來,隨著數字化基礎設施建設不斷完善,企業產業智能升級的需求不斷增長,人工智能產業發展進入快車道。隨著人工智能和機器學習在各個行業的應用逐漸深入,AI模型數量將呈現幾何級數增長,而這也帶來了一些問題:
    ?管理難:不同模型之間的框架、部署方式不盡相同,導致異構模型很難統一管理和維護;
    ?部署難:模型部署缺少統一的流程規范,模型部署周期過長,運維成本高。
為解決AI模型難以統一管理、無法快速部署及模型落地難等問題,美林數據AI團隊傾力研發了一套基于Fass框架實現的三方模型管理平臺。

三方模型管理平臺

三方模型是基于開源項目OpenFaas,為數據科學家構建的一套模型的在線開發、統一管理、部署和運維的管理平臺,可以讓AI模型的工程化部署應用更加簡單、便捷和高效。平臺采用Serverless的服務模式構建,具備高擴展、高可用和高性能等特點,用戶無需再關注底層服務構建和資源分配等細節問題,可以更聚焦于業務模型代碼的開發。

異構AI模型統一管理,運維更省心

對于不同AI模型的框架(TensorflowPMMLKerasPyTorch等)構建一個Docker基礎鏡像,在三方模型平臺上進行統一的上傳和管理;在模型開發時,平臺提供了統一的模板,進行在線開發和在線調試,同時支持模型的版本管理,確保每個模型具有可追溯性。
一鍵發布AI模型,部署更快捷
    模型上線部署可通過界面式參數進行配置,配置好模型的相關參數后,即可一鍵發布模型,還能生成標準API,供后續服務調用,降低部署難度和復雜度。另外,平臺還支持多種函數觸發器創建同步服務、異步服務、Kafka服務和調度任務等,滿足工程化的部署應用需求。 

      ?AI模型橫向擴張,運行更智能
三方模型所管理的AI模型是運行在K8s集群上,K8s集群可以橫向擴展、根據并發請求數、CPU、內存等指標實現自動擴縮容,當服務空閑時,實例副本能自動縮減到零,確保資源的合理利用。
      ?AI模型在線寫代碼,開發更高效
平臺內嵌編輯器,可提供統一的開發環境,無需用戶在本地搭建環境,實現模型的在線開發與封裝,降低維護成本,提升模型的開發效率。
      ?一站式建模,流程更完整
三方模型管理平臺在實踐操作中,涵蓋了從模型接入、模型管理、模型運維到模型應用的全流程。 

通過平臺,能實現AI算法模型的快速部署,讓整體效率提升4.5倍,即使同時在線上百個模型預測服務,單條數據也可實現毫秒級響應。
總結
       三方模型能讓數據科學家無需關注底層運行環境,只專注于業務模型代碼的開發,在線編碼、快速進行模型部署,并成功解決了異構模型統一管理和運維的問題,三方模型采用函數即服務(Fass)架構實現,具備資源易擴展、高可用和高性能等特點,幫助企業快速進行AI模型部署和應用。

 

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