Seldon est une plateforme open source dédiée au déploiement, à la mise à l’échelle et à la surveillance de modèles de machine learning en production. Conçue pour les équipes MLOps, les data scientists et les ingénieurs infrastructure, elle offre une architecture native Kubernetes pour servir des modèles IA de manière standardisée, flexible et évolutive.

Seldon est compatible avec tous les principaux frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn, ONNX) et s’intègre aux outils CI/CD, aux systèmes de monitoring, et aux bibliothèques d’explicabilité. Grâce à ses fonctionnalités avancées de routage, de gestion multi-modèle et de déploiement progressif, Seldon simplifie la complexité opérationnelle du passage à la production.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Seldon ?

Service de modèles indépendant du framework

Seldon permet de déployer des modèles quel que soit le framework utilisé.

• Support des protocoles REST et gRPC

• Compatible avec TensorFlow, PyTorch, MLflow, Hugging Face, etc.

• Conteneurisation des modèles via Seldon Deployments ou Inference Graphs

Unifier le déploiement de modèles, quel que soit leur format ou langage d'origine.

Architecture native Kubernetes

Seldon fonctionne directement sur Kubernetes, avec une forte intégration cloud-native.

• Chaque modèle s'exécute en tant que microservice conteneurisé

• Autoscaling horizontal avec les mécanismes Kubernetes

• Déploiement automatisé via Helm ou Kustomize

Adapté aux environnements dynamiques nécessitant élasticité et portabilité.

Orchestration et routage avancés

Seldon facilite la création de graphes d’inférence pour orchestrer plusieurs modèles.

• Combinaison de modèles ou d’étapes de traitement dans un pipeline

• Routage conditionnel, A/B testing, déploiement canari ou shadow

• Contrôle basé sur les en-têtes, le contenu ou les métadonnées des requêtes

Pratique pour tester de nouvelles versions de modèles sans perturber la production.

Surveillance intégrée et observabilité

Seldon fournit des outils pour suivre les performances et le comportement des modèles.

• Intégration avec Prometheus, Grafana et OpenTelemetry

• Suivi du trafic, de la latence, des erreurs, et de métriques personnalisées

• Détection de dérive et analyse avec Alibi

Permet une supervision proactive des services IA en production.

Explicabilité et audit des modèles

La plateforme aide à comprendre et documenter les décisions des modèles.

• Intégration avec Alibi pour l’explication locale, les contrefactuels, l’incertitude

• Journalisation des prédictions et des versions de modèles

• Fonctionnalités adaptées aux exigences réglementaires

Essentiel pour les secteurs réglementés ou les applications à haut risque.

Pourquoi choisir Seldon ?

• Compatible avec tout framework : Déployez n’importe quel modèle, en toute flexibilité.

• Optimisé pour Kubernetes : Infrastructure cloud-native prête pour la production.

• Orchestration puissante : Composez et gérez des flux de modèles complexes.

• Surveillance complète : Suivi de la performance, de la dérive et de l’explicabilité.

• Approche entreprise : Pensé pour l’auditabilité, la conformité et le passage à l’échelle.