モデルサービスメッシュは、複数のモデルサービスの管理、デプロイ、およびスケジューリングのためのスケーラブルで高性能なインフラストラクチャを提供します。 モデルのデプロイ、バージョン管理、ルーティング、および推論リクエストの負荷分散をより適切に処理するのに役立ちます。 このトピックでは、モデルサービスメッシュで一般的に使用される用語と、モデルサービスメッシュのいくつかの一般的な機能について説明します。
モデルサービスメッシュとは?
モデルサービスメッシュは、分散環境で機械学習モデルサービスをデプロイおよび管理するために使用される新しいアーキテクチャです。
モデルサービスメッシュは、モデルをスケーラブルなサービスとしてデプロイします。 モデルサービスメッシュは、これらのサービスを管理し、メッシュを使用してこれらのサービスへのリクエストをルーティングします。 これにより、モデルサービスの管理と運用保守が簡素化されます。 モデルサービスメッシュは、モデルサービスを調整およびスケーリングできるため、モデルのデプロイ、スケーリング、およびバージョン管理が簡素化されます。 また、モデルサービスメッシュは、負荷分散、自動スケーリング、障害復旧など、いくつかのコア機能を提供して、モデルサービスの高可用性と信頼性を確保します。 推論リクエストの負荷に基づいてモデルを自動的にスケーリングし、負荷分散を実行できます。 このようにして、モデルを使用して効率的な推論を行うことができます。
さらに、モデルサービスメッシュは、トラフィック分割、A/Bテスト、カナリアリリースなど、いくつかの高度な機能を提供して、モデルサービス宛てのトラフィックをより適切に制御および管理します。 これらの機能を使用して、異なるモデルバージョン間でトラフィックを簡単に切り替えたり、特定のモデルバージョンにロールバックしたりできます。 モデルサービスメッシュは、動的ルーティング機能もサポートしています。 この機能を使用すると、モデルタイプ、データ形式、またはその他のメタデータなどの属性に基づいて、適切なモデルサービスにリクエストをルーティングできます。
モデルサービスメッシュを使用すると、開発者は機械学習モデルをより簡単にデプロイ、管理、およびスケーリングできます。同時に、さまざまなビジネスニーズに対応するための高可用性、回復力、および柔軟性を提供します。