MLOps Academy · Lektion

KServe kontra Seldon Core

Jämför två ledande serving-plattformar och välj en.

Lektion 4 av 413 steg

KServe kontra Seldon Core är en gratis lektion i MLOps Academy på CoddyKit. Detta är lektion 4 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för MLOps Academy, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i MLOps Academy innehåller totalt 4 lektioner.

Två starka alternativ

KServe är inte det enda sättet att servera modeller på Kubernetes. Seldon Core är den andra stora aktören med öppen källkod, och om du känner till båda kan du välja bättre. ⚖️

Gemensam grund

Båda är Kubernetes-native, deklarerar distributioner som anpassade resurser och stöder många ML-ramverk. Att välja den ena innebär sällan att du måste avstå från grunderna.

KServe:s serverlösa fördel

KServe använder Knative för verklig scale to zero och efterfrågestyrd autoskalning. Därför passar KServe bra för arbetsbelastningar med toppar eller starkt kostnadsfokus.

Seldons styrka är grafer

Seldon Core är särskilt bra på flerstegs-inference graphs, där transformers, modeller och combiners länkas till en pipeline. Det är byggt för komplexa serveringstopologier.

Olika resursnamn

Du deklarerar en KServe-distribution som en InferenceService, medan Seldon använder en SeldonDeployment. Samma idé, men olika scheman och fältnamn.

kind: SeldonDeployment
metadata:
  name: sklearn-iris

Standardiserade protokoll

Båda använder Open Inference Protocol, även kallat V2, så klienter kan kommunicera med båda via ett gemensamt förfrågningsformat. Det gör ett senare byte enklare.

Beroende av Knative

KServe:s serverlösa läge kräver att Knative är installerat, vilket innebär mer konfiguration och fler komponenter. Seldon Core kör utan det, så den grundläggande installationen kan vara enklare.

Förklaringar och drift

Seldon kan kombineras med Alibi för inbyggd explainability och detektion av avvikande värden. KServe stöder också explainers, men Seldons ekosystem är särskilt välutvecklat på detta område.

Community och stöd

KServe är ett CNCF-projekt med brett stöd från molnleverantörer, medan Seldon har starka rötter och en kommersiell Enterprise-version. Båda har aktiva communities.

Så väljer du

Behöver du scale to zero och enkel servering av en enda modell? Välj helst KServe. Behöver du avancerade inferensgrafer och djup explainability? Välj helst Seldon. Anpassa verktyget efter ditt use case.

Du kan migrera senare

Eftersom båda använder containrar och V2-protokollet kan modellartefakter och klienter i stor utsträckning följa med. En framtida migration kräver arbete, men inte en total omskrivning.

Snabbkontroll

Ett team behöver verklig scale to zero för en arbetsbelastning med trafiktoppar. Vilken plattform lutar åt detta direkt från början?

Besvara frågan i den interaktiva lektionen

Sammanfattning

Du jämförde KServe och Seldon Core: KServe är bäst på serverlös scale to zero och Seldon på avancerade inferensgrafer. Gemensamma protokoll gör båda till trygga val. Du har slutfört kursen! 🎉

Gratis att börja

Lär dig Python med en AI-lärare – gratis

Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.

Kurser: 30
Lektioner: 120

Börja lära dig gratis Visa hela kursen

Vanliga frågor

Är lektionen ”KServe kontra Seldon Core” gratis?

Ja – hela texten till ”KServe kontra Seldon Core” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i MLOps Academy, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i MLOps Academy innehåller totalt 4 lektioner.

Vad lär jag mig i ”KServe kontra Seldon Core”?

Jämför två ledande serving-plattformar och välj en. Ni övar på MLOps Academy med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.

Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig MLOps Academy?

Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i MLOps Academy på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 4 av 4.

Hur lång tid tar lektionen ”KServe kontra Seldon Core”?

De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.

Kan jag skriva och köra kod i den här MLOps Academy-lektionen?

Ja. Varje MLOps Academy-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.

Alla lektioner i den här kursen

← Tillbaka till MLOps Academy