Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2022-01-29 KServe概要@機械学習の社会実装勉強会
Search
Naka Masato
January 29, 2022
Technology
0
880
2022-01-29 KServe概要@機械学習の社会実装勉強会
1. KServe概要
2. KServeのコンポーネント
3. KServeのアーキテクチャ
4. QuickStartの紹介
5. SklearnServerの仕組み紹介
Naka Masato
January 29, 2022
Tweet
Share
More Decks by Naka Masato
See All by Naka Masato
2025-01-26 Platform EngineeringがあればSREはいらない!? 新時代のSREに求められる役割とは@SREKaigi 2025
nakamasato
0
44
2025-01-25 Devin.aiを使ってみた使用感@機械学習社会実装勉強会第43回
nakamasato
0
450
2024-07-11 Mercari Hallo 立ち上げ時のSRE
nakamasato
2
570
2024-07-03 Eliminating toil with LLM
nakamasato
1
230
2024-05-25LangChain Agentの仕組み@機械学習社会実装勉強会第35回
nakamasato
0
300
2022-06-18 Ray Trainの紹介@機械学習の社会実装勉強会第12回
nakamasato
0
220
Ray Serve@機械学習の社会実装勉強会第11回
nakamasato
0
620
2022-04-29 Ray紹介@機械学習の社会実装勉強会
nakamasato
0
260
2022-03-26 TensorFlow Parameter Server Training紹介@機械学習の社会実装勉強会
nakamasato
0
170
Other Decks in Technology
See All in Technology
A2Aのクライアントを自作する
rynsuke
1
110
ひとり情シスなCTOがLLMと始めるオペレーション最適化 / CTO's LLM-Powered Ops
yamitzky
0
200
kubellが挑むBPaaSにおける、人とAIエージェントによるサービス開発の最前線と技術展望
kubell_hr
1
390
IIWレポートからみるID業界で話題のMCP
fujie
0
620
Microsoft Build 2025 技術/製品動向 for Microsoft Startup Tech Community
torumakabe
1
180
In Praise of "Normal" Engineers (LDX3)
charity
2
1.1k
Agentic Workflowという選択肢を考える
tkikuchi1002
1
210
_第3回__AIxIoTビジネス共創ラボ紹介資料_20250617.pdf
iotcomjpadmin
0
140
Cloud Native Scalability for Internal Developer Platforms
hhiroshell
2
490
IAMのマニアックな話 2025を執筆して、 見えてきたAWSアカウント管理の現在
nrinetcom
PRO
4
630
データプラットフォーム技術におけるメダリオンアーキテクチャという考え方/DataPlatformWithMedallionArchitecture
smdmts
4
430
OAuth/OpenID Connectで実現するMCPのセキュアなアクセス管理
kuralab
5
680
Featured
See All Featured
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
55
5.6k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.7k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
41
7.3k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
Making Projects Easy
brettharned
116
6.2k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Visualization
eitanlees
146
16k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Transcript
KServe概要 2022/01/29 Naka Masato
自己紹介 名前 那珂将人 経歴 • アルゴリズムエンジニアとしてレコメンドエンジン開発 • インフラ基盤整備 GitHub: https://github.com/nakamasato
Twitter: https://twitter.com/gymnstcs
コンテンツ • KServe 概要 • KServe アーキテクチャ • QuickStart •
SKlearnServer の仕組みの紹介
KServeとは ML model を本番環境へのデプロイと監視に関するチャレンジを解消するために作られ たモデル推論プラットフォーム Highly scalable and standards based
Model Inference Platform on Kubernetes for Trusted API.
KServeの特徴 1. Kubernetes の CustomResourceDefinition を 使ってモデルのサービングを管理 2. Kubernetes の機能を駆使して
ML モデルデ プロイ・管理の問題を解決 a. デプロイ b. モニタリング c. スケール 3. さまざまな ML ライブラリのモデルをサポート 🔺複雑に見えて、初心者にはとっつきにくい ! https://kserve.github.io/website/master/
1. KServe: CRD によってサービングしたいモデルを記述して作成する 2. Knative: オートスケーリング、バージョン管理、 Routing など全部やってくれるパック 3.
Istio: Microservices の可観測性、トラッフィク管理、セキュリティをコード変更なしで実 現 4. Cert Manager: TLS の certificate を管理 KServeで使われているコンポーネント KServce Knative Istio Cert Manager Serving するもの を定義 残りは、いろんなコンポーネントがうまく Deploy 管理、トラフィック管理、スケー リング、モニタリング、セキュリティなどをやってくれる Pod gateway
Control Planeのアーキテクチャ https://kserve.github.io/website/master/modelserving/control_plane/ 超複雑!
Control Planeのアーキテクチャ https://kserve.github.io/website/master/modelserving/control_plane/ 2. KServing の Controller が Knative を
通じて Deployment を作成 3. Pod が Deployment によって作成さ れます 4. AI app からのトラフィックは Transformer → Predictor 1. CustomResource の InferenceService を作成
QuickStart Prerequisite 1. Kubernetes Cluster Install Create InferenceService Check curl
-s "https://raw.githubusercontent.com/kserve/kserve/release-0.7/hack/quick_install.sh" | bash kubectl create ns kserve-test kubectl apply -f sklearn-inference-service.yaml -n kserve-test https://kserve.github.io/website/master/get_started/ curl -H "Host: ${SERVICE_HOSTNAME}" http://$INGRESS_HOST:$INGRESS_PORT/v1/models/sklearn-iris:predict -d @./data/iris-input.json
SKLearn Serverについて scikit-learn server は、 serving Scikit-learn models の実装になります https://github.com/kserve/kserve/tree/master/python/sklearnserver
sklearnserver というのが実装してあり、ローカルや s3 にある sklearn model を指定してサー ビング https://github.com/kserve/kserve/blob/master/python/sklearnserver/sklearnserver/__main__.py
SKLearn Serverについて SKLearnModel には 以下のメソッドが実装されている 1. load 2. predict
SKLearn Serverについて KServe で動かした QuickStart は、こちらがコンテナで動いていた ローカルで動かす場合は、以下のようにできる 1. モデルのファイルを準備 2.
sklearnserver を起動 3. client からアクセス python -m sklearnserver --model_dir ./ --model_name svm
まとめ 1. KServe を紹介 2. KServe の各コンポーネントの大まかな役割を紹介 3. KServe の
QuickStart を紹介 4. KServe の SKlearn Server がどのように作られているかを紹介