Spring AI對(duì)于AI來說足夠強(qiáng)大嗎？第二部分
Spring AI應(yīng)用的安全考慮
在實(shí)施人工智能模型時(shí)，由于可能會(huì)處理敏感數(shù)據(jù)，因此必須優(yōu)先考慮安全性。他們預(yù)測的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生重大影響，特別是在金融和醫(yī)療保健等行業(yè)。
使用 Spring Security 保護(hù) AI API
使用 Spring Security，您可以使用各種身份驗(yàn)證機(jī)制(例如OAuth2 或 JWT )來保護(hù) API 端點(diǎn)：
Java
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeRequests()
.antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()
.and()
.oauth2Login();
}
}
在此示例中，我們保護(hù)預(yù)測端點(diǎn)，需要通過 OAuth2 進(jìn)行身份驗(yàn)證。
Spring 與 AI 特定框架的 AI 部署
1. Spring 與 TensorFlow 服務(wù)
TensorFlow Serving 是一個(gè)高性能服務(wù)系統(tǒng)，專門為服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型而設(shè)計(jì)。它簡化了新模型的部署、管理版本控制并支持 TensorFlow 模型的快速推理。 TensorFlow Serving 針對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中的性能進(jìn)行了優(yōu)化，并包含批處理請(qǐng)求等功能，以最大限度地提高硬件利用率。
主要差異
標(biāo)準(zhǔn)SPRING(帶有 TENSORFLOW 集成)TENSORFLOW 服務(wù)
目的用于構(gòu)建微服務(wù)和企業(yè)應(yīng)用程序的通用框架?？梢耘c TensorFlow 集成，但需要手動(dòng)設(shè)置服務(wù)模型。針對(duì) TensorFlow 模型進(jìn)行了優(yōu)化的專用模型服務(wù)系統(tǒng)，具有內(nèi)置版本控制、批處理和性能優(yōu)化功能。
型號(hào)支持支持與任何模型框架集成，但 TensorFlow 模型需要基于 Java 的 API(例如 TensorFlow Java)或 REST API 來與 Spring 通信。原生支持 TensorFlow 模型和 TensorFlow Hub。僅限于 TensorFlow 或轉(zhuǎn)換為 TensorFlow 格式的模型。
部署復(fù)雜性需要自定義設(shè)置來部署 TensorFlow 模型(例如，圍繞模型構(gòu)建 API、手動(dòng)管理版本)。通過對(duì)版本控制、監(jiān)控和模型更新的開箱即用支持，簡化 TensorFlow 模型的部署。
版本控制模型版本控制需要使用 Spring Boot 等框架和自定義 API 手動(dòng)實(shí)現(xiàn)。對(duì)模型版本控制的內(nèi)置支持，可以同時(shí)提供模型的多個(gè)版本。
批處理和可擴(kuò)展性必須實(shí)現(xiàn)自定義批處理和縮放邏輯。 Spring 具有可擴(kuò)展性，但與 AI 專用工具相比，它需要更多的手動(dòng)編排。自動(dòng)請(qǐng)求批處理和縮放。針對(duì)在高流量環(huán)境中以最低配置提供服務(wù)模型進(jìn)行了優(yōu)化。
表現(xiàn)可以處理高性能系統(tǒng)，但需要額外的工作來優(yōu)化模型推理(例如，JVM 調(diào)整、API 延遲)。針對(duì) TensorFlow 模型的性能進(jìn)行了優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)低延遲服務(wù)和高效的硬件利用，包括對(duì) GPU 和 TPU 的支持。
用例適用性
當(dāng)主要目標(biāo)是在生產(chǎn)中高效部署 TensorFlow 模型時(shí)， TensorFlow Serving更適合，并且內(nèi)置對(duì)高性能模型服務(wù)、版本控制和監(jiān)控的支持。
Spring非常適合使用多種類型模型(不僅僅是 TensorFlow)的環(huán)境，并且需要更強(qiáng)大、可擴(kuò)展的企業(yè)解決方案，這些解決方案不僅僅涉及服務(wù)模型(例如，復(fù)雜的工作流程、用戶管理、安全性)。
2. Spring 與 Kubernetes(使用 AI 編排)
Kubernetes是一個(gè)開源平臺(tái)，專門用于簡化容器化應(yīng)用程序的部署、擴(kuò)展和管理。在人工智能領(lǐng)域，Kubernetes 在協(xié)調(diào)復(fù)雜的分布式工作流程(包括模型訓(xùn)練、推理和數(shù)據(jù)管道等任務(wù))方面表現(xiàn)出了卓越的能力?；?Kubernetes 的 AI 部署通常與 Kubeflow 等補(bǔ)充工具集成，這些工具可以簡化和擴(kuò)展 AI 工作負(fù)載的容量。
主要差異
標(biāo)準(zhǔn)SPRING(帶有微服務(wù))KUBERNETES(帶有 AI 編排)
目的用于構(gòu)建微服務(wù)和 API 的框架。適用于服務(wù) AI 模型和 API，但需要手動(dòng)設(shè)置以進(jìn)行擴(kuò)展和編排。為可擴(kuò)展的人工智能工作負(fù)載編排容器，管理訓(xùn)練和推理任務(wù)。非常適合分布式機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境。
擴(kuò)展和編排Spring Boot 和 Spring Cloud 可以擴(kuò)展微服務(wù)，但分布式 AI 工作流程(例如模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)管道)的編排更加復(fù)雜，需要外部工具。Kubernetes 擅長編排分布式、可擴(kuò)展的 AI/ML 管道，包括跨集群的大規(guī)模訓(xùn)練和推理任務(wù)。
模特服務(wù)Spring 需要手動(dòng)集成模型服務(wù)邏輯，例如用于模型推理的 REST 端點(diǎn)。Kubernetes 可以使用 Kubeflow 或 Seldon 等特定于 AI 的編排器來管理 AI 工作流程，并在生產(chǎn)管道中無縫集成 AI/ML 任務(wù)。
部署復(fù)雜性盡管 Spring 簡化了大部分企業(yè)設(shè)置，但仍需要對(duì)生產(chǎn)中的微服務(wù)和模型編排進(jìn)行大量配置。Kubernetes 可實(shí)現(xiàn)部署、擴(kuò)展和資源管理的自動(dòng)化，但需要容器編排和云原生工具方面的專業(yè)知識(shí)。
監(jiān)控與管理Spring Actuator可以用來監(jiān)控服務(wù)，但是模型性能監(jiān)控需要自定義實(shí)現(xiàn)。Kubernetes 提供了強(qiáng)大的工具來自動(dòng)記錄、監(jiān)控和擴(kuò)展 AI 服務(wù)。 Prometheus 和 Grafana 等工具無縫集成以收集指標(biāo)。
模型訓(xùn)練和推理Spring本身并不支持分布式模型訓(xùn)練。需要與外部人工智能工具集成。Kubernetes 支持分布式模型訓(xùn)練(例如，在多節(jié)點(diǎn)集群上)和推理工作流程。 Kubeflow 簡化了 Kubernetes 上的訓(xùn)練和服務(wù)模型。
用例適用性
Kubernetes是需要大規(guī)模編排、訓(xùn)練和推理的高度可擴(kuò)展的分布式 AI 工作負(fù)載的首選，特別是在基于云的集群等環(huán)境中。它非常適合具有復(fù)雜人工智能工作流程的大型企業(yè)。
Spring更適合在企業(yè)環(huán)境中提供 AI 模型服務(wù)，其中模型推理集成到業(yè)務(wù)工作流程中，并且重點(diǎn)關(guān)注安全性、API 管理和用戶身份驗(yàn)證等企業(yè)功能。
3. Spring 與 MLflow
MLflow 是一個(gè)開源平臺(tái)，旨在管理機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期，包括實(shí)驗(yàn)、再現(xiàn)性和模型部署。它提供了用于跟蹤實(shí)驗(yàn)、打包模型并通過 REST API 提供服務(wù)的工具。 MLflow 通常用于在生產(chǎn)中進(jìn)行版本控制和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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