האם Spring AI חזק מספיק עבור AI?

בשנים האחרונות, היתה עליה משמעותית באימוץ של טכנולוגיות למין בינת מלאכותית (AI) ולearning מכונה (ML) בתעשיות רחבות. מערכות כמו TensorFlow, PyTorch ו Scikit-learn נעצמו בתור בחירות פופולריות לפיתוח בינת מכונה בגלל הגיונם והעמידותם. ועם זאת, השילוב שלם של AI בין יישומים עסקיים גבוהי סיפור, מערכות הייצור מוכנות לאחדות, מציג אתגרים ייחודיים שצריך להתייחס אליהם.

Spring, המערך החביב על השדה העסקי, מפורסם בגלל העמידות היוצאת מהכלל, הסקالיביות והגמישות שלו בעיצוב יישומים מתוחכמים. ועדיין, נושא השאלה נובע: האם Spring יכול באמת לספק את הדרישות המורכבות של יישומים מבוססי AI/ML? מטרת המאמר הזה היא להתעמת עם היכולת של Spring בתחום הAI, השלמתה עם ספקטרום של ספרים AI, והיכולת שלו לנהל עם יעילות עבודות AI בסביבות הייצור.

1. סקירה של השדה העסקי והשדה העסקי של Spring AI 

Spring הוא המערך הידוע הזה שמבוסס על Java שמשמש לפיתוח יישומים סקלאביים, בטוחים ומודולרים. הרכיבים העיקריים שלו כוללים Spring Boot, Spring Cloud ו Spring Data.

1.1. מהו Spring AI?

עכשיו, הספרינג ספקטרום עצמו לא מכילה ספריית AI מסויימת, אך היא הוכתבה כפלטפורמה אפקטיבית לפיתוח מערכות מונעות בעזרת פריימוורקים AI/ML חזקים.

Spring Boot ו-Spring Cloud מספקים יכולות בסיסיות להפעלת מודלים AI/ML, לניהול אפיזיי REST, ולתזמון שירותים מיקרו, כל אלה מרכיבים חשובים בבניית והפעלת מערכות AI מוכנות לייצור.

1.2. יתרונות של Spring בפיתוח AI

• קנה מידה: תמיכה מקורית של Spring בבניית שירותים מיקרו מאפשרת שיפור שטחי בקלות, נותן ליישומי AI להתמודד עם עומס עבודה גדל בלי להפסיק את הביצועים.
• מוכנות לייצור: העיצוב החזק של Spring מותאם לניהול יישומים מבוזרים וביצועים גבוהים, ומבטיח את האופרציות האמינות והיעילות של יישומי AI בסביבות ייצור.
• שילוב: Spring משלב באופן שקט עם מסגרות AI בסיסות ב-Python דרך אפיזיי REST או ספריות Java, מאפשר תקשורת חלקה והחלפת נתונים בין הרכיבים השונים של מערכת הAI.
• ביטחון: Spring Security מספק יעודות מקיפים להגנה על נתונים רגישים בתוך מודלים AI, נותן הגנה על מידע משתמש במערכות הממלאות ודוחות רפואיים במודלים חיזוריים, מבטיח למערכות AI את השלמות והסודיות שלהן.

2. צינורות AI/ML באמצעות Spring

2.1. שילוב מ

ספרינג בוט, מוכר בשל יעילותו ואמינותו, משרת כסגנון מסודר מיטבי לשילוב שלמות של מודלים כאלה לשרותים מתקדמים ומתאימים לגדולה:

@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]);

    }

}

​

בקוד זה:

• אנחנו טוענים מודל TensorFlow מוכן מראש באמצעות SavedModelBundle.
• האובייקט Session מטפל בחישוב TensorFlow.
• מנהל הSpring Boot מגלה נקודת מפנה REST להשערה.

2.2. צינורות ML מבוזרים עם Spring Cloud Data Flow 

Spring Cloud Data Flow הוא פלטפורמה חזקה עלונה ליצירת וניהול צינורות AI ולמידת מכונה מבוזרות. היא מציעה תמיכה בעיבוד זרימתי, שהולך טוב לעדכונים בזמן אמת של מודלי AI, ובעיבוד בטך, שהוא חיוני למשימות כמו לימוד מודל בטך.

לדוגמא, עם Spring Cloud Data Flow, תוכלו לבנות צינורה שמעבדת באופן שלמות נתונים זרימתיים, מיישם אלגוריתמים מכונה מלאכותית מורכבים ומספקת השערות בזמן אמת עבור שורה רחבה של שימושים.

רכיבים של צינורת ML טיפוסית בשימוש ב-Spring Cloud

• Source: אוסף נתונים בזמן אמת (לדוגמה, לחיצות משתמש, נתוני חיישן)
• Processor: מיישם מודל מוכן מראש על הנתונים
• Sink: שולח השערות חזרה לבסיס נתונים, UI או מערכת חיצונית

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

​

כאן הדוגמה:

• ה http-source רכיב נתונים בזרימה.
• ה ml-processor מבצע חיזויים בזמן אמת על-ידי הפעלת מודל שנשמר בשירות מיקרו.
• ה log-sink תופס ומתעד את תוצאות החיזוי.

3. בניית שירותים מיקרו לאינטליגנציה עם Spring Boot

מודלי AI נדרשים להתקנה כשירותים מיקרו כדי לאפשר קנה מידה ותחזוקה. Spring Boot הוא רסתום מעולה לכך בגלל יכולתו לשפר את פיתוח ה-APIים RESTful ושירותים מיקרו.

לדוגמה, ניתן להשתמש ב-Spring Boot כדי להפעיל מודל PyTorch כ-API REST, למרות שPyTorch הוא רסתום בסיסי פייתון. הנה סקירה מפורטת של התהליך:

1. התחילו בייצוא המודל של PyTorch כtorch.jit מודל, המותאם במיוחד לשימוש בייצור.
2. המשך להשתמש ב-Spring Boot כדי לשמור API REST, שמאפשרת התקשרות בלי קושי עם קוד פייתון.

שלב 1: ייצוא מודל PyTorch

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")

​

שלב 2: מנהל Spring Boot לקריאת סקריפט פייתון

ניתן להפעיל את המודל היוצא באמצעות קוד פייתון ב-API REST של Spring Boot באמצעות ProcessBuilder:

@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);

    }

}

​

זהו הגדרה פשוטה שבה:

• שולחת POST מופנת למנהל, שמתפעלת את המודל הפייתוני.
• התוצאה של החיזוי נלכדת ונשלחת חזרה ללקוח.

4. ניהול גרסאות ומעקב אחרי מודלי AI באמצעות Spring 

4.1. ניהול גרסאות מרובות של מודלים עם Spring Boot

תיגבור התפתחות המודלים של האינטרנט התיכנותית (AI) ממשיכה, הניהול של גרסאות מרובות בייצור מציב אתגר משמעותי. Spring Boot מציע פתרון על ידי הקלה בניהול הגרסאות הללו דרך תמיכתו בארכיטקטורה RESTful:

@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. מעקב אחרי מודלי AI עם Spring Actuator 

Spring Actuator הוא כלי בלתי נפרד למעקב בזמן אמת של הביצועים של מודלי AI בסביבות ייצור. הכלי הזה מאפשר עקיבת מטריצות מכריעים של המודל, כולל זמן תגובה, שיעורי שגיאות וסטטיסטיקות שימוש, בשימוש במטריצות מוגדרות מראש ומותאמות אישית. הוא מספק תובנות ערכות לבריאות וביצועי המודלים, כאשר זה מאפשר תחזוקה פרובקטיבית ואופטימיזציה:

@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();

    }

}

​

בדוגמה זו, אנחנו יוצרים מטריצות מותאמות אישית כדי לעקוב אחרי כמה פעמים מופעלת כל גרסה של המודל. המטריצות הללו יכולות להשתלב עם כלים כמו Prometheus ו-Grafana למעקב:

5. תחום הביטחון ליישומי AI ב-Spring 

בהמשך היישום של מודלי AI, חשוב לתת עדיפות לביטחון בגלל האפשרות לעיבוד נתונים רגישים. הדיוק של התחזיותיהם עשוי להיות משמעותי במיוחד בתעשיות כמו הפיננסים והבריאות.

5.1. הגנת API של AI עם Spring Security 

בשימוש ב-Spring Security, אפשר להגן על נקודות ה-API באמצעות מנגנוני אימות שונים כמו OAuth2 או JWT:

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

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

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

בדוגמה זו, אנחנו מגנים על נ

6. קיץ נגד מסגרות מותאמות לאינטיליגנציה מלאכותית לפרסום אינטיליגנציה מלאכותית

6.1. קיץ נגד TensorFlow Serving

TensorFlow Serving הוא מערכת שירות ביצועים גבוהים שמיועדת במיוחד לפרסום מודלים למידת מכונה. היא מפשטת את הפרסום של מודלים חדשים, ניהול גרסאות ואפשרות הסקה מהירה למודלים של TensorFlow. TensorFlow Serving מותאם לביצועים בסביבות פרודקשן וכולל תכונות כמו קבוצת בקשות כדי למקסם את השימוש בחומרה.

הבדלים מרכזיים

התאמת מקרה שימוש

• שרות TensorFlow מתאים יותר כאשר המטרה העיקרית היא להריץ מודלי TensorFlow ביעילות בסביבת ייצור, עם תמיכה מובנית בשרת מודלים ביצועים גבוהים, גרסאות וניטור.
• Spring אידיאלית לסביבות שבהן משתמשים בסוגים שונים של מודלים (לא רק TensorFlow) ויש צורך בפתרונות עסקיים, גמישים ונרחבים שמשתלבים לא רק בשרתת מודלים (למשל, זרימות עבודה מורכבות, ניהול משתמשים, אבטחה).

6.2. Spring נגד Kubernetes (עם אורכסטרציה של AI)

קוברנטיס, פלטפורמת קוד פתוח, מיועדת במיוחד לפשט את ההתקנה, ההתרחבות והניהול של יישומים מוקטנים. במדינת האומנות של הלמידה המלאכותית, קוברנטיס מציגה יכולת מרשית בהתיאום של תהליכי עבודה מופצים ומורכבים, כולל משימות כגון אימון מודלים, עיקול וצינורות נתונים. נפוץ להשתמש בפיתוחי AI המבוססים על קוברנטיס עם כלים נוספים כמו Kubeflow, שמשרתים לפשט ולהרחיב את יכולת העבודה של עומסי AI.

הבדלים עיקריים

איכות השימוש

• קוברנטס מועד
• האביב הוא יותר מתאים לשרת דגמי AI בסביבות עסקיות בהן הפרגון בהרצת הדגמים משולב בזרימות העבודה של העסק, ובהן המיקוד הוא על תכונות עסקיות כמו אבטחה, ניהול API, ואימות משתמשים.

6.3. Spring vs MLflow  

MLflow הוא פלטפורמת קוד פתוח המיועדת לניהול מחזור חיי למידת המכונה, כולל ניסויים, שימור והצגת דגמים. היא מספקת כלים למעקב אחר ניסויים, אריזת דגמים, והפעלתם דרך REST APIs. MLflow נפוץ לשימור גרסאות והצגת דגמי למידת מכונה בייצור.

הבדלים מרכזיים

מתאימות לתרחישי שימוש

• MLflow הוא אידיאלי עבור צוותים שמתמקדים בניהול מחזור הלמידה המתמשכת, מניסוי המודל דרך הפצתו ועד למעקב אחריו. הוא מפשט את המעקב, אריזת ושרות של המודלים עם מינימום מאמץ.
• הפרימוורק Spring מתאים יותר כאשר המודלים של AI הם חלק מיישום עסקי גדול ומורכב יותר שבו הלוגיקה העסקית, האבטחה וניהול ה- API הם חיוניים. עבור צוותים שזקוקים לניהול מותאם אישית של מחזור החי של המודלים, הפרימוורק Spring מספק גמישות אך דורש הגדרה מתקדמת יותר.

6.4. סיכום ההשוואה

6.5. בחירת הפריימרוקט הנכון להפצת AI

• Spring הינו הבחירה הטובה יותר להפצת מודלים AI בתוך סביבות ארגוניות שבהן נדרשים ביטחון, התאמה לגודל ודפוסי עבודה ארגוניים מורכבים. הוא מתאים במיוחד לארגונים שצר
• TensorFlow Serving צריך להיחשב כאשר שירות מודלי TensorFlow בקנה מידה ראשוני, עם דגש מינימלי על תכונות מותאמות לעסקים אחרים.
• Kubernetes היא אידיאלית ל אורכסטרציה של צינורות AI מבוזרים, במיוחד בסביבות עננים. עבור עסקים עם דגש על יישומים ענניים ונתמים של AI/ML, Kubernetes (עם כלים כמו Kubeflow) מספקת יכולות אורכסטרציה והתרחבות חזקות.
• MLflow היא בחירה נהדרת ל ניהול מעגל חיי AI/ML שלם, מעקב אחר ניסויים עד הפרסום של המודל. זה מועיל במיוחד למדעני נתונים שצריכים לנסח ולנהל מודלים ביעילות בסביבת ייצור.

8. מתי לבחור בספרינג מול פייתון למידת המכונה

9. מסקנה

בתחום המשתנה המהיר של מערכות המידע והלמידה מכונה, הבחירה במערך המתאים לפיתוח והפצת חשובה מאוד. ספרינג, שהוא בדרך כלל מערך מגוון עסקים, מראה את היעילות שלו בהשלמות איכות גבוהה של מערכות המידע בעזרת הקישורים החזקים, האבטחה ותכנות המיקרו-שירותים שלו. השילוב שלו עם המודלים של למידת המכונה, בעיקר דרך REST API ומערכות החים, מעמד אותו כאן כבחירה חזקה עבור העסקים המחפשים לשלב את המערכת המידעית עם מערכות עסקיות מורכבות.

ועדיין, עבור משימות מיוחדות כמו גיבוי גרסאות מודלים, אורכיינות האורכים וההתכנסות המהירה, מערכות ספציפיות למערכות המידע כמו TensorFlow Serving, Kubernetes ו MLflow מציעות פתרונות מותאמים שמוכשרים בשירות גבוה ביצועים של מודלים, בעלי ביצועים מבוזרים במערכות המידע, ובניהול את כל מהלך חיי המכונה בעזרת מאמצים ידניים מינימליים.

ההחלטה בין ספרינג והמערכות הספציפיות למערכות המידע תלויה בסיפור השימוש. אם המטרה העיקרית היא להפצת מערכות המידע בסביבה מעסקית גדולה יותר עם דרישות סיכוייות והבנת עסקים גבוהות, ספרינג מספק פתרון גמור ללא parallels. בדיוק, אם המיקום הוא על התנסות מהירה, ניהול מודלים יעיל, או הרחבת מערכות העבודה המבוזרה המורכב

שבשביל צוותים רבים, גישה היברידית שמשלבת את החוזקות של שתי המתחומות עשויה להיות הכי אפקטיבית — שימוש ב-Python וסגנונות מיוחדים לאינטיליגנציה לפיתוח וניסויי מודלים, בעוד שמשתמשים ב-Spring לנהל את המורכבויות של הפלטת המודלים האלו בסביבת היצור בהיבטים מורחב, בטוח וחזק. גישה זו מבטיחה שמערכות אינטליגנציה מוחשבת יכולות להיות בו גם חדשניות ובו גם מוכנות למגזר העסקים, מספקות ערך לטווח ארוך לעסקים ומומחי אינטליגנציה.