Is Spring AI sterk genoeg voor AI?

In de afgelopen jaren is er een sterke stijging in de adoptie van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) technologieën over een breed scala aan industriën. Framework’s zoals TensorFlow, PyTorch en Scikit-learn zijn uitgegroeid tot populairkeuze’s voor AI ontwikkeling door hun veelzijdigheid en robuustheid. Het probleem met de ononderbroken integratie van AI in bedrijfsniveau, productie-klaar applicaties, brengt echter unieke uitdagingen met zich mee die opgelost moeten worden.

Spring, een breed geaccepteerd bedrijfsniveau framework, wordt geprezen voor zijn uitzonderlijke robuustheid, schaalbaarheid en flexibiliteit in het vervaardigen van geavanceerde applicaties. Desondanks wordt de vraag gesteld: kan Spring effectief aan de complexe eisen van AI/ML-gebaseerde applicaties voldoen? Dit artikel gaat de diepten van Spring’s mogelijkheden binnen het domein van AI verkennen, de potentiële integratie met AI bibliotheken en zijn vermogen om AI-werkstromen effectief te beheren binnen productieomgevingen.

1. Overzicht van Spring Framework en Spring AI 

Spring is een bekende Java-gebaseerde framework dat gebruikt wordt voor het ontwikkelen van schaalbare, veilige en modulaire applicaties. Haar kernonderdelen omvatten Spring Boot, Spring Cloud en Spring Data.

1.1. Wat Is Spring AI?

Hoewel het zelfde Spring-framework geen specifieke AI-bibliotheek bevat, heeft het uitgeprobeerd om een effectieve platform te zijn voor het ontwikkelen van AI-gestuurde systemen, als het combineert met krachtige AI/ML-framework’s.  

Spring Boot en Spring Cloud bieden essentiële mogelijkheden voor het uitvoeren van AI/ML-modellen, het beheren van REST-API’s en het orkestreren van microservices, die allemaal cruciale componenten zijn voor het bouwen en implementeren van AI-systemen voor productie.

1.2 Sterkheden van Spring in AI-ontwikkeling

• Scalabiliteit: De native ondersteuning van Spring voor het bouwen van microservices maakt horizontale schaalbaarheid eenvoudig, waardoor AI-toepassingen deel van verhoogde werklast kunnen zijn zonder dat de prestaties worden beperkt.
• Productieklaarheid: Spring’s robuust ontwerp is aangepast om hoogperformante, verspreide toepassingen te beheren, die de betrouwbaarheid en efficiency van AI-toepassingen in productieomgevingen garanderen.
• Integratie: Spring werkt gemakkelijk samen met Python-gebaseerde AI-framework’s via REST-API’s of Java-bibliotheken, wat de doorlopende communicatie en gegevensuitwisseling tussen de verschillende componenten van het AI-systeem faciliteert.
• Beveiliging: Spring Security biedt uitgebreide maatregelen om gevoelige gegevens binnen AI-modellen te beveiligen, bescherming voor gebruikersgegevens in aanbevelingssystemen en medische records in voorspelingsmodellen, waardoor de integriteit en confidentieelheid van de AI-toepassingen worden gewaarborgd.

2. AI/ML-pijplijnen met Spring

2.1. Integratie van TensorFlow/PyTorch-modellen met Spring Boot

In het veld van AI-ontwikkeling is het een algemeen praktijk om modellen te creëren met Python en populaire frameworks zoals TensorFlow of PyTorch. Spring Boot, bekend om zijn efficientie en betrouwbaarheid, dienwt als een optimale framework voor de ongehinderde integratie van deze modellen in schaalbare, productie-klaar services:

@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 dit code :

• We laden een voorbereid model van TensorFlow met behulp van de SavedModelBundle.
• Het Session object behandelt de TensorFlow computationele taken.
• Het Spring Boot-controller biedt een REST-eindpunt voor inferentie.

2.2. Gedistribueerde ML-pijplijnen met Spring Cloud Data Flow

Spring Cloud Data Flow is een krachtige platform ontworpen voor het aanmaken en beheren van gedistribueerde AI- en machine learning-pijplijnen. Het biedt ondersteuning voor zowel stream processing, dat ideaal is voor real-time updates van AI-modellen, als batch processing, dat essentieel is voor taken als batch training van modellen.

Bijvoorbeeld, met Spring Cloud Data Flow kunt u een pijplijn aanmaken die stream data gemakkelijk verwerkt, complexe machine learning-algoritmen toepast, en real-time voorspellingen levert voor verschillende toepassingen.

Componenten van een typische ML-pijplijn met Spring Cloud

• Bron: Collecteert real-time gegevens (bijvoorbeeld, gebruikersklicks, sensor data)
• Verwerker: Toepast een voorbereid model op de gegevens
• Put: Stuurt voorspellingen terug naar een database, UI of externe systeem.

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

​

In dit voorbeeld:

• De http-source haalt streaminggegevens in.
• De ml-processor voert realtimevoorspellingen uit door een model op te roepen dat opgeslagen is in een microservice.
• De log-sink vangt de voorspellingsresultaten op en logt deze.

3. AI Microservices bouwen met Spring Boot

AI-modellen worden vaak gehost als microservices om schaalbaarheid en onderhoud te faciliteren. Spring Boot is een uitstekkend framework voor dit doel door zijn mogelijkheid om de ontwikkeling van RESTful API’s en microservices te streamlineren.

Bijvoorbeeld, kun je Spring Boot gebruiken om een PyTorch-model uit te voeren als een REST API, hoewel PyTorch een door Python gehost framework is. Hieronder volgt een gedetailleerd overzicht van het proces:

1. Begin door het PyTorch-model te exporteren als een torch.jit model, speciaal aangepast voor productiegebruik.
2. Ga verder met het gebruik van Spring Boot om een REST API te hosten, wat een doorlopende communicatie met Python-code mogelijk maakt.

Stap 1: PyTorch Model 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")

​

Stap 2: Spring Boot Controller Om Python Script Te Roepen

We kunnen het geexporteerde model aanroepen door middel van Python-code in een Spring Boot REST API met behulp van 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);

    }

}

​

Dit is een eenvoudige setup waarin:

• Een POST-verzoek wordt verzonden naar de controller, die het Python-model aanroep.
• Het voorspellingsresultaat wordt gevangen en teruggestuurd naar de cliënt.

4. AI Model Versiebeheer en Monitorings door Methode van Spring 

4.1. Beheren van Meerdere Model Versies Met Spring Boot

Als kunstmatige intelligentie (AI) modellen steeds verder ontwikkelen, wordt het beheren van meerdere versies in productie een significante uitdaging. Spring Boot biedt een oplossing door het gemakkelijker maken van het beheren van deze versies door ondersteuning van de RESTful-architectuur:

@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. Monitor AI-modellen met Spring Actuator 

Spring Actuator is een onmisbare tool voor de real-time monitorin van AI-modelprestaties in productieomgevingen. Deze tool maakt het mogelijk om kritische modelmetrieken te volgen, inclusief response-tijd, foutpercentages en gebruikstatistieken, door middel van zowel voorgedefinieerde als aangepaste metrieken. Het biedt waardevolle inzichten in de gezondheid en prestaties van AI-modellen, waardoor proactieve onderhoud en optimalisatie mogelijk zijn:

@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 dit voorbeeld creëren we aangepaste meetrieken om te volgen hoe vaak elke versie van het model wordt aangeroepen. Deze meetrieken kunnen worden geïntegreerd met toolsen zoals Prometheus en Grafana voor monitorin.

5. Veiligheid overwegingen voor AI-toepassingen in Spring 

Bij het implementeren van AI-modellen is het belangrijk om veiligheid eerst te plaatsen vanwege het potentieel van het verwerken van gevoelige gegevens. De nauwkeurigheid van hun voorspellingen zou significante implicaties kunnen hebben, vooral in bedrijfssectoren als financiën en gezondheidszorg.

5.1. Veilig AI-APIs met Spring Security 

Met Spring Security kun je API-eindpunten beveiligen met verschillende authenticatieschema’s, zoals OAuth2 of JWT:

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

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

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

In dit voorbeeld beveiligen we het voorspellingseindpunt, dat vereist wordt geauthenticeerd via OAuth2.

6. Spring versus AI-specifieke frameworks voor AI-implementatie 

6.1. Spring versus TensorFlow Serving 

TensorFlow Serving is een hoogperforerend serverendsysteem speciaal ontworpen voor het serveren van machine learning modellen. Het vereenvoudigt de implementatie van nieuwe modellen, beheert versiecontroles en biedt snelle inferentie voor TensorFlow modellen. TensorFlow Serving is geoptimaliseerd voor prestaties in productieomgevingen en biedt functionaliteiten als het batschen van aanvragen om de hardwareoptimalisatie te maximaliseren. 

Belangrijkste verschillen

Geschiktheid voor toepassingscase

• TensorFlow Serving is geschikter als de primaire doelstelling is om TensorFlow-modellen effectief in productie te deployen, met ingebouwde ondersteuning voor high-performance modelbeheer, versiebeheer en monitoring.
• Spring is ideaal voor omgevingen waar verschillende typen modellen (niet alleen TensorFlow) worden gebruikt, en waar meer robuuste, schaalbare bedrijfsoplossingen nodig zijn die zich uitstrekken over modellen dienen (bijv. complexe werkstromen, gebruikersbeheer, beveiliging).

6.2. Spring vs Kubernetes (met AI-orkestratie)

Kubernetes, een open-bron platform, is speciaal ontworpen om de deployering, schaalbaarheid en beheer van containergebaseerde applicaties te automatiseren. Binnen de wereld van AI, toont Kubernetes uitstekende vaardigheden in het coördineren van complexe, verspreide werkstromen, die taken als model training, inference en data pipelines omvatten. Het is een normale omstandigheid voor AI-implementaties gebaseerd op Kubernetes om geïntegreerd te worden met aanvullende toolsen zoals Kubeflow, die dienen om de streamlining en het vergroten van de capaciteit van AI-werklasten mogelijk te maken.

Belangrijkste Verschillen

Use Case Suitability

• Kubernetes is vooral gekozen voor highly scalable, distributed AI workloads die orkestratie, training en inference op schaal vereisen, vooral in omgevingen als cloud-based clusters. Het is ideaal voor grote bedrijven met complexe AI-werkstromen.
• Spring is geschikter voor het leveren van AI-modellen in bedrijfsomgevingen waar de modellen gebruikt worden in de bedrijfsprocessen, met focus op ondernemingsfunctionaliteit zoals beveiliging, API-beheer en gebruikersauthenticatie.

6.3. Spring vs MLflow

MLflow is een open-source platform ontworpen om het machine learning-levenstijd te beheren, inclusief experimenteren, herhaalbaarheid en modeluitvoering. Het biedt hulpmiddelen voor het volgen van experimenten, het pakken van modellen en het via REST-API’s leveren ervan. MLflow wordt vaak gebruikt voor het versnellen en uitvoeren van machine learning-modellen in de productie.

Belangrijkste Verschillen

Gebruiksgeval Geschiktheid

• MLflow is ideaal voor teams die gericht zijn op het beheren van de gehele machine learning-levenscyclus, van modelexperimentatie tot hosting en tracking. Het vereenvoudigt het bijhouden, verpakken en hosten van modellen met minimale inspanningen.
• Spring is beter geschikt als AI-modellen deel uitmaken van een groter, complexer enterprise-applicatie waar bedrijfslogica, beveiliging en API-beheer noodzakelijk zijn. Voor teams die een aangepaste modelbeheercode nodig hebben, biedt Spring flexibiliteit maar vereist meer setup.

6.4.Samenvatting van Vergelijking

6.5. Het kiezen van het juiste framework voor de implementatie van AI

• Spring is de betere keuze voor het implementeren van AI-modellen binnen enterprise-omgevingen waar veiligheid, scalabiliteit en complexe bedrijfswerkstromen nodig zijn. Het is bijzonder geschikt voor organisaties die AI moeten integreren met andere diensten (bijv. databases, gebruikersauthenticatie).
• TensorFlow Serving moet worden overwogen als de primaire eis is om TensorFlow-modellen op schaal te hosten, met een minimum van focus op andere bedrijfsfunctionaliteiten.
• Kubernetes is ideaal voor het orkestreren van verspreide AI-pijplijnen, vooral in cloudomgevingen. Voor bedrijven met een focus op schaalbare, cloud-native AI/ML-toepassingen biedt Kubernetes (met toolsen als Kubeflow) krachtige orkestratie- en schaalingscapabilities.
• MLflow is een uitstekkende keuze voor het beheren van de gehele AI/ML-levenscyclus, van proefneming tot model-uitrol. Het is vooral nuttig voor data scientists die efficient moeten experimenteren en modellen beheren in de productie.

8. Wanneer kies je voor Spring of Python voor AI?

9. Conclusie

In het snel veranderen domein van AI en machine learning is de keuze van het toepasselijke ontwikkelings- en deployement框架 van cruciaal belang. Spring, bekend vanwege zijn veelzijdigeEnterprise框架, toont zijn effectiviteit in kwalitatief hoogwaardige AI-deployementen als het wordt gecombineerd met zijn robuuste schaalbaarheid, beveiliging en microservice-architectuurfuncties. zijn probleemloze integratie met machine learningmodellen, vooral via REST APIs en cloudinfrastructuur, positioneert het als een onoverwinnelijke keuze voor bedrijven die AI willen integreren met complexe businesssystems.

Desondanks bieden AI-specifieke frameworks zoals TensorFlow Serving, Kubernetes en MLflow gepersonaliseerde oplossingen voor meer geavanceerde taken zoals modelversieering, trainingsoperaties en snelle prototypen. Ze zijn uitstekend geschikt voor hoogwaardige modeldienst, verspreide AI-werkstromen en streamlijnde het gehele machine learning-levencyclus met minimal manuele inspanning.

De keuze tussen Spring en deze AI-specifieke frameworks hangt uiteindelijk af van de specifieke toepassing. Als de primaire doelstelling is om AI binnen een grotere, enterprisecategorie omgeving te deployen met strikte beveiligings- en bedrijfsintegratievereisten, biedt Spring ongeëvenaard flexibiliteit en controle. Aan de andere kant, als de focus op snelle experimenten, effectieve modelbeheer of het schalen van complexe AI-werkstromen over verspreide systemen ligt, bieden TensorFlow Serving, Kubernetes en MLflow geconcentreerde oplossingen die gericht zijn op het simplificeren van het proces.

Voor veel teams kan een gemengde aanpak die de sterktes van beide gebieden combineert de meest effectieve zijn — de AI-specifieke kaders voor modelontwikkeling en experimenteren gebruiken, terwijl er gebruik wordt gemaakt van Spring om de complexiteiten van het implementeren van deze modellen in een schaalbaar, veilig en robuust productieomgeving te beheren. Deze aanpak zorgt ervoor dat AI-systemen zowel innovatief als klaar zijn voor de onderneming, waardoor ze langetermijnwaardes bieden aan bedrijven en AI professionals.