Ist Spring AI stark genug für KI?

In den letzten Jahren ist es zu einem erheblichen Anstieg der Adoption von künstlicher Intelligenz (AI) und Maschinelles Lernen (ML)-Technologien in verschiedenen Industrien gekommen. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn haben sich als populäre Wahl für die AI-Entwicklung durch ihre Vielseitigkeit und Robustheit hervorgetan. Allerdings stellen die nahtlose Integration von AI in enterprise-grade, produktionsbereite Anwendungen besondere Herausforderungen dar, die behandelt werden müssen.

Spring, ein weitgehend anerkanntes enterprise-level Framework, ist für seine außergewöhnliche Robustheit, Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Erstellung komplexer Anwendungen bekannt. Nichtsdestoweniger stellt sich die Frage: Kann Spring effektiv den komplizierten Anforderungen von AI/ML-basierten Anwendungen gerecht werden? Dieser Artikel zielt darauf ab, die Möglichkeiten von Spring im Bereich der AI zu untersuchen, seine potentielle Integration mit AI-Bibliotheken und seine Fähigkeit, AI-Workflows innerhalb von Produktionsumgebungen effektiv zu verwalten.

1. Übersicht über das Spring Framework und Spring AI

Spring ist ein bekanntes Java-basiertes Framework, das zur Entwicklung skalierbarer, sicherer und modularer Anwendungen verwendet wird. Seine wichtigsten Komponenten umfassen Spring Boot, Spring Cloud und Spring Data.

1.1. Was ist Spring AI?

Während der Spring-Framework selbst keine dedizierte AI-Bibliothek besitzt, hat er sich bewährt, um ein effektives Plattform für die Entwicklung von AI-getriebenen Systemen zu sein, wenn er mit robuster AI/ML-Infrastruktur kombiniert wird.

Spring Boot und Spring Cloud stellen grundlegende Fähigkeiten für die Bereitstellung von AI/ML-Modelle, die Verwaltung von REST-APIs und die Orchestrierung von Microservices bereit, die alle entscheidende Komponenten für den Bau und die Bereitstellung von produktionsbereiten AI-Systemen sind.

1.2 Stärken von Spring im Bereich der AI-Entwicklung

• Skalierbarkeit: Die native Unterstützung von Spring für die Erstellung von Microservices ermöglicht eine einfache Horizontalskalierung, die AI-Anwendungen die Behandlung erhöhter Lasten ohne Leistungscompromisse ermöglicht.
• Produktionsbereit: Spring wurde mit einer robusten Design entwickelt, um hochleistungsstarke, verteilte Anwendungen zu verwalten, was eine zuverlässige und effiziente Operation für AI-Anwendungen in Produktionsumgebungen gewährleistet.
• Integration: Spring integriert nahtlos mit Python-basierten AI-Frameworks über REST-APIs oder Java-Bibliotheken, was die glatte Kommunikation und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Komponenten des AI-Systems erleichtert.
• Sicherheit: Spring Security stellt umfassende Maßnahmen bereit, um sensible Daten innerhalb von AI-Modelle zu schützen, bietet Schutz für Nutzerinformationen in Empfehlungssystemen und Patientenakten in vorhersagenden Modellen, sicherstellend die Integrität und die Vertraulichkeit der AI-Anwendungen.

2. AI/ML-Pipelines mit Spring

2.1. Integration von TensorFlow/PyTorch-Modellen mit Spring Boot

Im Bereich der künstlichen Intelligenzentwicklung ist es eine verbreitete Praxis, Modelle mit Python und populären Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu erstellen. Spring Boot, bekannt für seine Effizienz und Verlässlichkeit, dient als optimales Framework für die einfache Integration dieser Modelle in skalierbare, für die Produktion bereitgestellte Dienste:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) {

        // Load the TensorFlow model

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "serve");

        Session session = model.session();

        // Prepare input tensor

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        // Run the session to get predictions

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

In diesem Code:

• Wir laden ein vorbereitetes TensorFlow-Modell mithilfe von SavedModelBundle ein.
• Das Session-Objekt handhabt die TensorFlow-Berechnungen.
• Der Spring Boot-Controller exposert einen REST-Endpunkt für Inferenz.

2.2. Verteilte ML-Pipelines mit Spring Cloud Data Flow

Spring Cloud Data Flow ist eine robuste Plattform, die für die Erstellung und Verwaltung von verteilten AI- und maschinellen Lernpipelines entwickelt wurde. Es bietet Unterstützung sowohl für Streamverarbeitung, die ideal für Echtzeit-AI-Modelleupdates ist, als auch für Batchverarbeitung, die für Aufgaben wie batchmögliches Modelltraining unerlässlich ist.

Zum Beispiel können Sie mit Spring Cloud Data Flow ein Pipeline aufbauen, der die Streamingdatenerfassung, die Anwendung komplexer maschineller Lernalgorithmen und die Bereitstellung von Echtzeitvoraussagen für verschiedene Anwendungsfälle flüssig verarbeitet.

Komponenten eines typischen ML-Pipelines mit Spring Cloud

• Quelle: Sammelt Echtzeitdaten (z.B. Benutzerklicks, Sensordaten)
• Verarbeiter: applies ein vorbereitetes Modell auf die Daten
• Senke: sendet Vorhersagen zurück an eine Datenbank, eine Benutzeroberfläche oder ein externes System.

stream create real-time-ml --definition "http-source | ml-processor | log-sink" --deploy

​

In diesem Beispiel:

• Der http-source verarbeitet Streamingdaten.
• Der ml-processor führt durch Aufruf eines in einem Mikroservice gespeicherten Modells reale Zeitvoraussagen durch.
• Der log-sink erfasst die Voraussageergebnisse und protokolliert sie.

3. AI-Mikroservices mit Spring Boot aufbauen

AI-Modelle werden oft als Mikroservices部署, um Skalierbarkeit und Wartbarkeit zu ermöglichen. Spring Boot ist ein hervorragendes Framework für diese Zwecke, da es die Entwicklung von RESTful-APIs und Mikroservices vereinfachen kann.

Zum Beispiel kann man Spring Boot verwenden, um ein PyTorch-Modell als REST-API zu deployieren, obwohl PyTorch ein auf Python basierendes Framework ist. Hier ist ein detaillierter Überblick über den Prozess:

1. Beginnen Sie mit dem Export des PyTorch-Modells als ein torch.jit-Modell, das speziell für die Produktion konzipiert ist.
2. Fahren Sie fort, um Spring Boot zu verwenden, um eine REST-API zu hosten, die problemlos mit Python-Code kommunizieren kann.

Schritt 1: PyTorch-Modell-Export

import torch

import torch.nn as nn

​

# Define and export the PyTorch model

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

​

model = SimpleModel()

torch.jit.save(torch.jit.script(model), "model.pt")

​

Schritt 2: Spring Boot-Controller, um Python-Skript aufzurufen

Wir können das exportierte Modell mittels Python-Code in einer Spring Boot REST-API aufrufen, indem wir ProcessBuilder verwenden:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PyTorchPredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) throws IOException {

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python3", "/path/to/predict.py", inputData.toString());

        Process process = processBuilder.start();

​

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        String prediction = reader.readLine();

        return ResponseEntity.ok(prediction);

    }

}

​

Dies ist eine einfache Setup, bei dem:

• Ein POST-Anfrage an den Controller gesendet wird, der das Python-Modell aufruft.
• Das Voraussageergebnis wird erfasst und an den Client zurückgesendet.

4. Verwaltung und Überwachung von AI-Modelleversionen mit Spring 

4.1. Verwaltung mehrerer Modelle Versionen mit Spring Boot

Wie künstliche Intelligenz (KI) Modelle weiterhin voranschreiten, stellt die Verwaltung mehrerer Versionen in der Produktion eine erhebliche Herausforderung dar. Spring Boot bietet eine Lösung an, indem er die Verwaltung dieser Versionen durch seine Unterstützung der RESTful-Architektur erleichtert:

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/model/{version}")

public class ModelVersionController {

​

    @PostMapping("/predict")

    public ResponseEntity<?> predict(@PathVariable String version, @RequestBody InputData inputData) {

        // Load model based on the version

        String modelPath = "/models/model_" + version + ".pb";

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");

        Session session = model.session();

        // Perform inference

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

4.2. Überwachen von KI-Modellen mit Spring Actuator

Spring Actuator ist ein unentbehrliches Werkzeug für die Realzeitüberwachung des Leistungsverhaltens von KI-Modellen in Produktionsumgebungen. Dieses Werkzeug ermöglicht die Beobachtung wichtiger Modellmetriken, einschließlich der Antwortzeit, der Fehlerraten und der Nutzungsstatistiken, durch die Verwendung sowohl vordefinierter als auch benutzerdefinierter Metriken. Es bietet wertvolle Einblicke in die Gesundheit und Leistung von KI-Modellen, was eine proaktive Wartung und Optimierung ermöglicht:

@Component

public class ModelMetrics {

​

    private final MeterRegistry meterRegistry;

​

    @Autowired

    public ModelMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {

        this.meterRegistry = meterRegistry;

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", "v1");

    }

​

    public void incrementModelRequests(String version) {

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", version).increment();

    }

}

​

In diesem Beispiel erstellen wir benutzerdefinierte Metriken, um zu verfolgen, wie oft jede Version des Modells aufgerufen wird. Diese Metriken können mit Tools wie Prometheus und Grafana für die Überwachung integriert werden.

5. Sicherheitsaspekte für KI-Anwendungen in Spring

Beim Implementieren von KI-Modellen ist es wichtig, die Sicherheit wegen des möglichen Verarbeitens von sensiblen Daten zu priorisieren. Die Genauigkeit ihrer Vorhersagen könnte signifikante Auswirkungen haben, insbesondere in Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen.

5.1. Sichern von KI-APIs mit Spring Security

Mit Spring Security können Sie API-Endpunkte mit verschiedenen Authentisierungsmethoden wie OAuth2 oder JWT sichern:

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

            .antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

In diesem Beispiel sichern wir den Vorhersageendpunkt, indem eine Authentisierung durch OAuth2 erforderlich gemacht wird.

6. Früher vs. AI-spezifische Frameworks für die AI-Bereitstellung

6.1. Früher vs. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving ist ein hochleistungsfähiges Bereitstellungssystem, das speziell für die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen entwickelt wurde. Es vereinfacht das Bereitstellen neuer Modelle, verwaltet die Versionsierung und ermöglicht eine schnelle Schlussfolgerung für TensorFlow-Modelle. TensorFlow Serving ist für die Leistung in Produktionsumgebungen optimiert und beinhaltet Funktionen wie die Batch-Anfragebearbeitung, um den Ausnutzung der Hardware zu maximieren.

Wesentliche Unterschiede

Anwendbarkeit für Use Cases

• TensorFlow Serving ist besser geeignet, wenn das Hauptziel die effiziente Produktivbereitstellung von TensorFlow-Modellen ist, mit integriertem Support für High-Performance-Modellbereitstellung, Versionierung und Überwachung.
• Spring ist ideal für Umgebungen, in denen verschiedene Arten von Modellen (nicht nur TensorFlow) verwendet werden und es ein Bedarf an robusteren, skalierbaren Unternehmenslösungen gibt, die nicht nur die Bereitstellung von Modellen betreffen (z.B. komplexe Workflows, Benutzerverwaltung, Sicherheit).

6.2. Spring vs Kubernetes (mit AI-Orchestrierung)

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform, die speziell für die Optimierung der Deployment, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen konzipiert wurde. Innerhalb der AI-Branche zeigt Kubernetes beeindruckende Fähigkeiten, komplizierte, verteilte Workflows zu koordinieren, die u.a. Modelle Training, Inferenz und Datenpipelines umfassen. Es ist häufig der Fall, dass Kubernetes-basierte AI-Deployments mit zusätzlichen Tools wie Kubeflow integriert werden, um die Leistung und das Kapazitätsvermögen der AI-Workloads zu verbessern.

Wichtige Unterschiede

Anwendungsfall-Angemessenheit

• Kubernetes ist für hoch skalierbare, verteilte AI-Workloads geeignet, die Orchestrierung, Training und Inferenz auf Skalen erfordern, insbesondere in Umgebungen wie cloud-basierten Clustern. Es ist ideal für große Unternehmen mit komplexen AI-Workflows.
• Frühling ist besser geeignet, um AI-Modelle in Unternehmensumgebungen zu bedienen, in denen die Modellinferenz in Geschäftsworkflows integriert ist und wo der Fokus auf Unternehmensfunktionen wie Sicherheit, API-Management und Benutzerauthentifizierung liegt.

6.3. Spring vs MLflow

MLflow ist eine plattformübergreifende Open-Source-Lösung für die Verwaltung des maschinellen Lernzyklus, einschließlich von Experimentierungen, Reproduzierbarkeit und Modelldeployment. Es stellt Werkzeuge bereit, um Experimente zu verfolgen, Modelle zu paketieren und über REST-APIs zu bedienen. MLflow wird oft zur Versionsverwaltung und zum Deployment von maschinellen Lernmodellen in der Produktion verwendet.

Wesentliche Unterschiede

Anwendungsgüte

• MLflow ist ideal für Teams, die sich auf das Management des gesamten maschinellen Lernens fokussiert haben, von Modellexperimentierung über Deployment und Tracking bis hin zu diesen. Es vereinfacht das Tracking, Paketieren und Serving von Modellen mit minimalem Aufwand.
• Spring ist besser geeignet, wenn AI-Modelle Teil eines größeren, komplexeren Unternehmensanwendungen sind, in denen Geschäftslogik, Sicherheit und API-Management entscheidend sind. Für Teams, die benutzerdefinierte Modelllebensdauerverwaltung benötigen, bietet Spring Flexibilität, aber erfordert mehr Einrichtung.

6.4.Zusammenfassung der Vergleich

6.5. Auswahl des richtigen Frameworks für die KI-Bereitstellung

• Spring ist die bessere Wahl für die Bereitstellung von KI-Modellen in Unternehmensumgebungen, in denen Sicherheit, Skalierbarkeit und komplexe Geschäftsabläufe erforderlich sind. Es eignet sich besonders gut für Organisationen, die KI mit anderen Diensten (z. B. Datenbanken, Benutzerauthentifizierung) integrieren müssen.
• TensorFlow Serving sollte in Betracht gezogen werden, wenn die Skalierung von TensorFlow-Modellen die Hauptaufgabe ist und auf anderen Unternehmensfunktionen nur wenig Wert gelegt wird.
• Kubernetes ist ideal für die Orchestrierung von verteilten AI-Pipelines, insbesondere in Cloud-Umgebungen. Für Unternehmen, die sich auf skalierbare, cloud-native AI/ML-Anwendungen konzentrieren, bietet Kubernetes (mit Tools wie Kubeflow) starke Orchestrierungs- und Skalierungsfähigkeiten.
• MLflow ist eine großartige Wahl für die Verwaltung des gesamten AI/ML-Lebenszyklus, von Experimenten bis hin zu Modellbereitstellung. Es ist insbesondere hilfreich für Datenwissenschaftler, die effizient Experimente durchführen und Modelle in Produktion verwalten müssen.

8. Wann whlt man Spring gegenüber Python für die AI aus?

9. Schlussfolgerung

Im sich schnell verändernden Bereich der KI und des maschinellen Lernens ist die Auswahl eines geeigneten Frameworks für die Entwicklung und Bereitstellung von größter Bedeutung. Spring, das normalerweise als vielseitiges Enterprise-Framework bekannt ist, zeigt seine Effektivität bei hochwertigen KI-Implementierungen, wenn es mit seinen robusten Skalierbarkeits-, Sicherheits- und Microservice-Architekturfunktionen kombiniert wird. Seine nahtlose Integration mit Machine-Learning-Modellen, insbesondere über REST-APIs und Cloud-Infrastruktur, macht es zu einer hervorragenden Wahl für Unternehmen, die KI in komplexe Geschäftssysteme integrieren möchten.

Für speziellere Aufgaben wie Modellversionierung, Trainingsorchestrierung und schnelles Prototyping bieten KI-spezifische Frameworks wie TensorFlow Serving, Kubernetes und MLflow jedoch maßgeschneiderte Lösungen, die sich durch hochleistungsfähiges Model-Serving, verteilte KI-Workflows und eine optimierte Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens mit minimalem manuellem Aufwand auszeichnen.

Die Entscheidung zwischen Spring und diesen KI-spezifischen Frameworks hängt letztlich vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Wenn das primäre Ziel darin besteht, KI in einer größeren, unternehmensgerechten Umgebung mit strengen Sicherheits- und Geschäftsintegrationsanforderungen einzusetzen, bietet Spring eine unvergleichliche Flexibilität und Kontrolle. Liegt der Schwerpunkt dagegen auf schnellen Experimenten, effizienter Modellverwaltung oder der Skalierung komplexer KI-Workflows über verteilte Systeme hinweg, bieten TensorFlow Serving, Kubernetes und MLflow gezielte Lösungen zur Vereinfachung des Prozesses.

Für viele Teams kann ein hybrider Ansatz, der die Stärken beider Bereiche kombiniert, am effektivsten sein. Dabei werden Python und KI-spezifische Frameworks für die Modellentwicklung und -experimente genutzt, während Spring die Feinheiten der Bereitstellung dieser Modelle in einer skalierbaren, sicheren und robusten Produktionsumgebung verwaltet. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Systeme sowohl innovativ als auch unternehmenstauglich sind und Unternehmen und KI-Experten einen langfristigen Nutzen bieten.