モデルサービスメッシュは、複数のモデルサービスを管理、デプロイ、スケジューリングする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簡素化します。
概要
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のアーキテクチャパターンです。
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、メッシュを使用して管理およびルーティングします。メッシュは、モデルサービスをオーケストレーションとスケーリングが可能なユニットに抽象化し、デプロイ、スケーリング、バージョン管理を簡素化します。また、負荷分散、オートスケーリング、障害復旧などのコア機能を提供し、高可用性と信頼性を確保します。モデルは、推論リクエストのペイロードに基づいて、自動的にスケーリングされ、負荷分散されます。
モデルサービスメッシュは、トラフィックスプリッティング、 A/B テスト、段階的リリースなどの高度な機能も提供し、モデルサービストラフィックをより詳細に制御できます。異なるモデルバージョン間の切り替えやロールバックを簡単に行えます。メッシュは動的ルーティングをサポートしており、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リクエストプロパティに基づいて、リクエストを適切なモデルサービスにルーティングします。
開発者はメッシュを介して機械学習モデルをデプロイ、管理、スケーリングできます。このメッシュは、さまざまなビジネスシナリオに対して高可用性、弾力性、柔軟性を提供します。