Достаточно ли сильна Spring AI для ИИ?

В последние годы наблюдается значительный рост использования искусственного интеллекта (AI) и технологий машинного обучения (ML) во многих отраслях. Фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, стали популярными выборами для разработки AI благодаря их гибкости и надежности. Однако гладкое внедрение AI в промышленные, готовые для производства приложения представляет уникальные проблемы, которые требуют решения.

Весна, широко признанный фреймворк производственного уровня, известен своей исключительной надежностью, масштабностью и гибкостью в создании сложных приложений. Тем не менее, возникает вопрос: может ли Весна эффективно решить сложные требования приложений на основе AI/ML? Эта статья нацелена на исследование возможностей Весны в области AI, его потенциальной интеграции с библиотеками AI и его способности эффективно управлять рабочими процессами AI в производственных средах.

1. Обзор фреймворка Spring и Spring AI

Весна – известный фреймворк, основанный на Java, используемый для разработки масштабируемых, безопасных и модульных приложений. Его ключевые компоненты включают Spring Boot, Spring Cloud и Spring Data.

1.1. Что такое Spring AI?

В самом Spring Framework нет специальной библиотеки для искусственного интеллекта, но он оказался эффективной платформой для разработки систем, драйвимых искусственным интеллектом, когда комбинируется с надежными фреймворками AI/ML.

Spring Boot и Spring Cloud предоставляют важные способности для развертывания моделей AI/ML, управления REST API и оркестрации микросервисов, все из которых являются важными компонентами для построения и развертывания готовых к производству систем искусственного интеллекта.

1.2. Сильные стороны Spring в разработке AI

• Масштабируемость: Нативная поддержка Spring для создания микросервисов позволяет легко масштабировать горизонтально, позволяя приложениям искусственного интеллекта обрабатывать увеличенные нагрузки без ущерба для производительности.
• Готовность к производству: Разумная конструкция Spring предназначена для управления высокопроизводительными, распределенными приложениями, обеспечивая надежные и эффективные операции для приложений искусственного интеллекта, развернутых в производственной среде.
• Интеграция: Spring гладко интегрируется с фреймворками искусственного интеллекта на основе Python через REST API или Java-библиотеки, обеспечивая плавную связь и обмен данными между различными компонентами системы искусственного интеллекта.
• Безопасность: Spring Security предоставляет исчерпывающие меры для защиты конфиденциальных данных в моделях AI, предлагая защиту информации о пользователях в рекомендательных системах и медицинских записей в предиктивных моделях, тем самым обеспечивая целостность и сохранность приложений искусственного интеллекта.

2. AI/ML Пайплайны с использованием Spring

2.1. Интеграция моделей TensorFlow/PyTorch с Spring Boot

В сфере разработки AI часто используется Python и популярные фреймворки, такие как TensorFlow или PyTorch. Spring Boot, известный своей эффективности и надежности, является оптимальным фреймворком для гладкой интеграции этих моделей в масштабируемые, готовые для производства услуги:

@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]);

    }

}

​

В этом коде :

• Мы загружаем предварительно обученную модель TensorFlow с использованием SavedModelBundle.
• Объект Session управляет вычислениями TensorFlow.
• Контроллер Spring Boot обеспечивает REST-endpoint для вference.

2.2. Распределенные ML-pipelines с использованием Spring Cloud Data Flow

Spring Cloud Data Flow является мощной платформой для создания и управления распределенными AI и машинными learning-pipeline. Он обеспечивает поддержку как для потоковой обработки данных, идеальной для реального времени AI обновлений моделей, так и дляbatch-обработки, необходимой для таких задач, как batch-обучение моделей.

Например, с Spring Cloud Data Flow вы можете построить pipeline, который гладко обрабатывает потоковые данные, применяет сложные машинные learning алгоритмы и поставляет реальные предсказания для различных use-cases.

Компоненты типичного ML pipeline с использованием Spring Cloud:

• Source:COLLECTS REAL-TIME DATA (E.G., USER CLICKS, SENSOR DATA)
• Processor: APPLIES A PRE-TRAINED MODEL TO THE DATA
• Sink: SENDS PREDICTIONS BACK TO A DATABASE, UI, OR EXTERNAL SYSTEM

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

​

В этом примере:

• Сетевой источник http-source загружает потоковые данные.
• Обработчик ml-processor выполняет реально-временные предсказания, вызывая модель, сохранённую в микросервисе.
• Приемник log-sink захватывает и ведет журнал результатов предсказаний.

3. Строительство микросервисов AI с Spring Boot

Модели AI, как правило, требуют развертывания в качестве микросервисов для облегчения масштабирования и обслуживания. Spring Boot — отличный фреймворк для этой цели благодаря способности упрощать разработку RESTful API и микросервисов.

Например, вы можете использовать Spring Boot для развертывания модели PyTorch в качестве REST API, несмотря на то, что PyTorch основан на Python. Вот детальное описание процесса:

1. Начните с экспорта модели PyTorch в качестве модели torch.jit, специально разработанной для производственного использования.
2. Продолжите использовать Spring Boot для хостинга REST API, чтобы обеспечить гладкую связь с кодом Python.

Шаг 1: Экспорт модели 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")

​

Шаг 2: Контроллер Spring Boot для вызова скрипта Python

Мы можем вызвать экспортированную модель с помощью Python-кода в REST API Spring Boot, используя 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);

    }

}

​

Данное простое устройство включает:

• Отправка POST-запроса контроллеру, который вызывает Python-модель.
• Предсказанные результаты захватываются и отправляются клиенту.

4. Управление версиями моделей AI и мониторинг с использованием Spring 

4.1. Управление несколькими версиями моделей с Spring Boot

Когда модели искусственного интеллекта (AI) продолжают развиваться, управление множеством версий в производстве представляет собой значительную проблему. Spring Boot решает эту проблему, облегчая управление этими версиями за счет поддержки архитектуры 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. Мониторинг моделей AI с помощью Spring Actuator

Spring Actuator является незаменимым инструментом для реального времени мониторинга производительности моделей AI в производственных средах. Этот инструмент позволяет отслеживать критические метрики моделей, включая время ответа, уровни ошибок и статистику использования, используя как предdefinierte, так и пользовательские метрики. Он предоставляет ценные сведения о состоянии и производительности моделей AI, что позволяет проактивно обслуживать и оптимизировать их.:

@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();

    }

}

​

В этом примере мы создаем пользовательские метрики, чтобы отслеживать, сколько раз вызывается каждая версия модели. Эти метрики могут быть интегрированы с tool’ami, такими как Prometheus и Grafana для мониторинга.

5. Общее о защите AI приложений в Spring

При реализации моделей AI необходимо акцентировать внимание на безопасность из-за возможной обработки sensible data. точность их предсказаний может иметь значительные последствия, особенно в отраслях, таких как финансы и здравоохранение.

5.1. Защита AI API с помощью Spring Security

Utilizing Spring Security, you can secure API endpoints with various authentication mechanisms such as OAuth2 or 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 this example, we secure the prediction endpoint, requiring authentication through OAuth2.

6. Битва между Spring и специфическими для AI фреймворками для развертывания AI

6.1. Spring versus TensorFlow Serving

TensorFlow Serving — это высокопроизводительная система обслуживания, специально разработанная для обслуживания моделей машинного обучения. Она упрощает развертывание новых моделей, управляет версионированием и обеспечивает быстрое вference для моделей TensorFlow. TensorFlow Serving оптимизирован для производительности в производственных сетях и включает такие функции, какbatch request для максимизации использования оборудования.

Ключевые различия

Соответствие Use Case

• TensorFlow Serving лучше подходит, когда основной целью является эффективное развертывание моделей TensorFlow в производстве, с встроенной поддержкой высокой производительности обслуживания моделей, версионирования и мониторинга.
• Spring идеально подходит для средств, где используются различные типы моделей (не только TensorFlow) и требуется более устойчивая, масштабируемая предприятийская система, которая включает не только обслуживание моделей (например, сложные workflow, управление пользователями, безопасность).

6.2. Spring против Kubernetes (С оркестрацией AI)

Кubernetes – открытая система для упрощения развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. В области AI Kubernetes отличается способностью скоординировать сложные распределенные рабочие процессы, включая такие задачи, как обучение моделей, инFERENCE и data pipelines. Cвойства Kubernetes-основанных AI развертываний обычно улучшаются за счет интеграции дополнительных инструментов, таких как Kubeflow, которые помогают упростить и расширить рабочие нагрузки AI.

Основные различия

Соответствие Use Case

• Kubernetes предпочтительно для highly scalable, distributed AI workloads, которые требуют оркестрации, обучения и инFERENCING на scale, особенно в средах, подобных cloud-based clusters. Это идеально для large enterprises с комплексными AI workflows.
• Весна более подходит для обслуживания моделей AI в производственных сетях, где вference модели интегрированы в рабочие потоки бизнеса, где акцент находится на бизнес-функциях, таких как безопасность, управление API и аутентификация пользователей.

6.3. Весна против MLflow

MLflow – это открытая платформа для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость и развертывание моделей. Она предоставляет инструменты для отслеживания экспериментов, упаковки моделей и обслуживания их через REST API. MLflow обычно используется для версионирования и развертывания моделей машинного обучения в производстве.

Основные различия

Подходящесть случая использования

• MLflow идеально подходит для команд, сосредоточенных на управлении всем циклом жизни машинного обучения, от экспериментирования с моделями до их развёртывания и отслеживания. Он упрощает отслеживание, упаковку и обслуживание моделей с минимальными усилиями.
• Spring более подходит, когда AI-модели являются частью более крупных и сложных предприятий, где бизнес-логика, безопасность и управление API являются важными. Для команд, которым нужен настраиваемый жизненный цикл моделей, Spring предоставляет гибкость, но требует более сложной настройки.

6.4. Резюме сравнения

6.5. Выбор правильной платформы для развертывания AI

• Spring является лучшим выбором для развертывания AI моделей в предприятийских средах, где требуется безопасность, масштабность и сложные рабочие потоки бизнес-процессов. Она особенно хорошо подходит для организаций, которые необходимо интегрировать AI с другими услугами (например, базами данных, учетной записью пользователей).
• ТensorFlow Serving следует рассмотреть, когда основным требованием является обслуживание моделей TensorFlow масштабируемым образом, с минимальным вниманием к другим функциям предприятий.
• Kubernetes отличается для оркестрации распределенных AI-ipeline, особенно в облачных средах. У предприятий, ориентированных на масштабируемые, облачные AI/ML-приложения, Kubernetes (с такими инструментами, как Kubeflow) обеспечивает мощные функции оркестрации и масштабирования.
• MLflow является отличным выбором для управления всем жизненным циклом AI/ML, от отслеживания экспериментов до развертывания моделей. Он особенно полезен для научных работников, которым нужно эффективно экспериментировать и управлять моделями в производстве.

8. Когда выбрать Spring против Python для AI

9. Заключение

В быстро изменяющемся мире AI и машинного обучения выбор соответствующей платформы для разработки и деплоймента является чрезвычайно важным. Spring, обычно известный как гибкая промышленная платформа, демонстрирует свою эффективность в высококачественном развертывании AI, объединяясь с ее прочной масштабностью, безопасностью и featuren微型服务体系结构. Ее гладкая интеграция с моделями машинного обучения, особенно через REST API и облачную инфраструктуру, позиционирует ее как убедительный выбор для предприятий, стремящихся интегрировать AI с сложными бизнес-системами.

Тем не менее, для более специализированных задач, таких как версионирование моделей, синхронизация обучения и быстрое прототипирование, AI-специфические frameboldы, такие как TensorFlow Serving, Kubernetes и MLflow, предлагают специальные решения, которые превосходят в высококачественном обслуживании моделей, распределенных рабочих процессов AI и упрощении управленияцем hole machine learning lifecycle with minimal manual effort.

Decision between Spring and these AI-specific frameworks ultimately hinges on the specific use case. If the primary objective is to deploy AI within a larger, enterprise-grade environment with stringent security and business integration requirements, Spring delivers unparalleled flexibility and control. Conversely, if the focus is on swift experimentation, efficient model management, or scaling complex AI workflows across distributed systems, TensorFlow Serving, Kubernetes, and MLflow provide focused solutions aimed at simplifying the process.

Для многих команд наиболее эффективной может быть гибридная стратегия, которая сочетает силы обеих сфер — использование Python и специфических для AI фреймворков для разработки и экспериментирования моделей, а также использование Spring для управления сложными аспектами развертывания этих моделей в масштабируемом, безопасном и надежном производственном окружении. Этот подход гарантирует, что системы AI могут быть и инновационными и готовыми для использования в корпорациях, доставляя для бизнесов и профессионалам AI долгосрочную ценность.