Model Service Mesh menyediakan infrastruktur yang skalabel dan berperforma tinggi untuk mengelola, menerapkan, serta menjadwalkan layanan model. Ini membantu Anda menangani penerapan model, manajemen versi, perutean, dan penyeimbangan beban permintaan inferensi secara lebih efisien. Topik ini menjelaskan istilah-istilah umum dalam Model Service Mesh dan fitur-fiturnya.
Apa itu Model Service Mesh?
Model Service Mesh adalah arsitektur baru yang digunakan untuk menerapkan dan mengelola layanan model pembelajaran mesin di lingkungan terdistribusi.
Model Service Mesh menerapkan model sebagai layanan yang dapat diskalakan. Dengan menggunakan mesh, Model Service Mesh mengelola layanan-layanan ini dan merutekan permintaan ke layanan tersebut. Hal ini menyederhanakan pengelolaan, operasi, serta pemeliharaan layanan model. Model Service Mesh juga mempermudah penerapan, penskalaan, dan manajemen versi model. Selain itu, ia menyediakan fitur inti seperti penyeimbangan beban, penskalaan otomatis, dan pemulihan kesalahan untuk memastikan ketersediaan tinggi dan keandalan layanan model. Model dapat diskalakan secara otomatis berdasarkan beban permintaan inferensi, serta mendukung penyeimbangan beban untuk inferensi yang efisien.
Model Service Mesh juga menyediakan fitur lanjutan seperti pemisahan lalu lintas, pengujian A/B, dan rilis canary. Fitur-fitur ini memungkinkan Anda mengontrol dan mengelola lalu lintas ke layanan model dengan lebih baik. Anda dapat beralih lalu lintas antara versi model yang berbeda atau kembali ke versi tertentu dengan mudah. Model Service Mesh juga mendukung perutean dinamis, yang memungkinkan permintaan dirutekan ke layanan model yang sesuai berdasarkan atribut seperti tipe model, format data, atau metadata lainnya.
Dengan Model Service Mesh, pengembang dapat menerapkan, mengelola, dan menskalakan model pembelajaran mesin dengan lebih mudah, sambil memastikan ketersediaan tinggi, ketahanan, dan fleksibilitas untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang beragam.