Seldon ist eine Open-Source-Plattform für das Bereitstellen, Skalieren und Überwachen von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen. Sie richtet sich an MLOps-Teams, Data Scientists und Infrastrukturverantwortliche, die Modelle zuverlässig und flexibel auf Kubernetes-basierten Systemen betreiben möchten.

Seldon unterstützt alle gängigen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn und ONNX. Die Plattform lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines, Monitoring-Tools und Explainability-Frameworks integrieren. Mit Funktionen wie A/B-Testing, dynamischem Routing und Multi-Modell-Serving ermöglicht Seldon den kontrollierten und skalierbaren Betrieb von KI-Systemen im Unternehmen.

Was sind die Hauptfunktionen von Seldon?

Framework-unabhängiges Model Serving

Seldon ermöglicht das Servieren von Modellen unabhängig vom verwendeten Framework.

• Unterstützung für REST- und gRPC-Schnittstellen

• Kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, MLflow usw.

• Containerisierung über Seldon Deployments oder Inference Graphs

Dadurch lassen sich Modelle unterschiedlicher Herkunft standardisiert einsetzen.

Kubernetes-native Architektur

Die Plattform ist vollständig auf Kubernetes ausgelegt und nutzt dessen Infrastrukturfunktionen.

• Modelle laufen als containerisierte Microservices

• Horizontales Autoscaling über Kubernetes-Regeln

• Infrastruktur-as-Code mit Helm oder Kustomize

Ideal für produktionsreife, skalierbare ML-Infrastrukturen in der Cloud oder on-premises.

Modellorchestrierung und Routing

Seldon erlaubt die flexible Kombination und Steuerung mehrerer Modelle in einem Dienst.

• Aufbau von Inferenzpipelines mit mehreren Verarbeitungsschritten

• Unterstützung für A/B-Tests, Shadow-Deployments und Canary-Releases

• Routing basierend auf Anfrage-Headern oder Metadaten

Wichtig für kontrollierte Modellvergleiche und risikofreie Produktivumstellungen.

Monitoring und Observability

Seldon liefert integrierte Überwachungsfunktionen für Betriebs- und Modellmetriken.

• Integration mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry

• Überwachung von Latenz, Fehlerraten, Nutzungsverhalten

• Drift-Erkennung und Erklärbarkeit über Tools wie Alibi

Hilft beim frühzeitigen Erkennen von Fehlern und Veränderungen im Modellverhalten.

Modellerklärbarkeit und Auditierbarkeit

Die Plattform unterstützt Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Vorhersagen.

• Anbindung an Alibi für Feature Attribution, Konfidenzanalysen, Counterfactuals

• Logging und Versionierung von Modellanfragen und -antworten

• Unterstützung für Compliance-Anforderungen und Governance

Besonders relevant für regulierte Branchen und kritische Anwendungen.

Warum Seldon?

• Framework-agnostisch: Unterstützt jedes Modell, unabhängig von Sprache oder Framework

• Kubernetes-basiert: Cloud-native Architektur für skalierbare Produktivsysteme

• Flexible Modellorchestrierung: Kombinieren, steuern und testen mehrerer Modelle in einem Dienst

• Eingebaute Überwachung: Echtzeitmetriken, Drift-Analyse und Erklärbarkeit

• Unternehmensgeeignet: Auditierbar, skalierbar und bereit für den produktiven Einsatz