Spring AI 是否足以支持 AI？

近年來，人工智慧（AI）和機器學習（ML）技術在各行各業中的採用率显著上升。TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等框架因其實用性和健壮性而成為popular choices for AI development。然而，將 AI 無縫整合入企業級、生產就緒應用程序 pose unique challenges that need to be addressed。

Spring，一個广受认可是 enterprise-level framework，以其出色的健壯性、可伸縮性和靈活性而闻名，在构建复杂应用程序方面。然而，疑問也随之而來：Spring 能否有效地滿足 AI/ML 基礎應用之複雜需求？本文旨在探索 Spring 在 AI 領域的潛在功能，以及其與 AI 庫的整合能力，和其在生產環境中管理 AI 工作流程的能力。

1. Spring 框架概览和 Spring AI

Spring 是一個知名的Java基於框架，用於開發可伸縮、安全和模塊化应用程序。其关键技术组件包括 Spring Boot、Spring Cloud 和 Spring Data。

1.1. Spring AI 是什麼？

春季框架本身並未提供專用的AI庫，但當它與強大的AI/ML框數結合時，已證明是一個有效的平台，用於開發AI驅動的系統。

Spring Boot和Spring Cloud提供了部署AI/ML模型的基本功能、管理REST API以及 orchestrating微服務，這些都是建造和部署生產就绪AI系統的关键組件。

1.2. 春季在AI開發中的優勢

• 可擴展性：春季的本地支援建立微服務，使得水平擴展變得簡單，讓AI應用程序能夠在不影響性能的情況下处理好增加的工作負荷。
• 生產就緒：春季堅實的設計用於管理高性能、分佈式應用程序，確保在生產環境中部署的AI應用程序可靠且高效。
• 整合：春季通過REST API或Java庫無縫整合Python基礎的AI框數，促進AI系統中不同組件之間的順暢通讯和數據交換。
• 安全性：春季安全提供全面的措施來保護AI模型中的敏感數據，為推薦系統中的用戶信息以及在預測模型中的醫療記錄提供保護，從而確保AI應用程序的完整性和機密性。

2. 使用春季的AI/ML管道

2.1. 通過Spring Boot整合TensorFlow/PyTorch模型

在 AI 開發領域中，常見的做法是使用 Python 程式語言及如 TensorFlow 或 PyTorch 之流的熱門框架來建立模型。Spring Boot 由於其效率和可靠度而成為將這些模型無縫整合到可擴展、即可生产的服務的最佳框架：

@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]);

    }

}

​

在該代碼中：

• 我們使用 SavedModelBundle 載入預訓練的 TensorFlow 模型。
• Session 物件處理 TensorFlow 計算。
• Spring Boot 控制器暴露用於推理的 REST 端點。

2.2. 使用 Spring Cloud Data Flow 的 分佈式 ML 管線

Spring Cloud Data Flow 是一個健壯的的平台，用於創建和管理分佈式 AI 和機器學習管線。它為流處理提供支持，這對於實時 AI 模型更新來說非常理想，同時也支持批量處理，这对于批量模型训练等任务至关重要。

例如，使用 Spring Cloud Data Flow，您可以构建一个管線，它无缝地处理流数据，应用复杂的机器学习算法，并为各种用例提供实时的预测。

使用 Spring Cloud 的典型 ML 管線组件

• 源：收集实时数据（例如，用户点击、传感器数据）
• 处理器：将预训练模型应用于数据
• 汇：将预测结果发送回数据库、UI 或外部系统

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

​

在這個示例中：

• `http-source` 吸取串流數據。
• `ml-processor` 通過呼叫存儲在微型服務中的模型實時進行預測。
• `log-sink` 捕捉並记录預測結果。

3. 使用 Spring Boot 建造 AI 微型服務

AI 模型通常需要作為微型服務部署，以促進可擴展性和維護。Spring Boot 是一個非常好的框 kidn，因為它能夠簡化 RESTful API 和微型服務的開發。

例如，您可以使用 Spring Boot 部署一個 PyTorch 模型作為一個 REST API，儘管 PyTorch 是一個基於 Python 的框 kidn。以下是過程的詳細概览：

1. 首先，將 PyTorch 模型匯出為一個為生產環境量身定制的 torch.jit 模型。
2. 然後使用 Spring Boot 主持 REST API，使與 Python 代碼的无縫通信成為可能。

步驟 1：PyTorch 模型匯出

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")

​

步驟 2：Spring Boot 控制器和 Python 腳本呼叫

我們可以使用 ProcessBuilder 在 Spring Boot REST API 中通過 Python 代碼呼叫匯出的模型：

@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);

    }

}

​

这是一个简单的设置，其中：

• 向控制器發送 POST 請求，該控制器呼叫 Python 模型。
• 捕获預測結果並發送回客戶端。

4. 使用 Spring 進行 AI 模型版本控制和監控

4.1. 使用 Spring Boot 管理多種模型版本

artificial intelligence (AI) 模型 繼續 進步，生产和中管理 多版本 帶來 重大挑战。Spring Boot 提供 解決方案，通过 支持 RESTful 架构，方便地管理 这些版本：

@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. 使用 Spring Actuator 监控 AI 模型 

Spring Actuator 是实时监控 AI 模型在生产环境中性能 的不可或缺的工具。此工具可追踪关键模型指标，包括响应时间、错误率 和使用统计数据，使用预定义和自定义指标。它提供了 AI 模型健康状况和性能的重要见解，使可以主动进行维护和优化：

@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();

    }

}

​

在此示例中，我们创建自定义指标来跟踪模型每个版本被调用的频率。这些指标可以与 Prometheus 和 Grafana 等其他工具集成进行监控。

5. Spring 中 AI 应用程序的安全考虑 

在实施 AI 模型时，由于模型可能处理敏感数据，因此优先考虑安全性至关重要。它们的预测准确性可能带来重大影响，特别是在金融和医疗保健等行业。

5.1. 使用 Spring Security 保护 Spring 中的 AI API 

使用 Spring Security，您可以使用各种身份验证机制（如 OAuth2 或 JWT）保护 API 端点：

@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，我们保护预测端点，要求通过 OAuth2 进行身份验证。

6. 春季與AI專用框架對於AI部署的比較

6.1. 春季與張量Flow服務

張量Flow服務是一個高性能的服務系統，专门為服務機器學習模型設計。它簡化了新模型的部署，管理版本，並為張量Flow模型提供快速的推断。張量Flow服務在生產環境中進行性能優化，並包括如批次請求以最大化硬件利用率的特性。

主要差異

使用案例適合性

• TensorFlow Serving在主要目標為在生產環境中高效部署TensorFlow模型的情況下表现得更好，內建支持高性能模型服務、版本控制和監控。
• Spring在使用了多種類型的模型（不僅是TensorFlow）以及需要更健壯、可擴展的企業解決方案的情況下最理想，這解決方案涉足的不僅是模型的服務（例如，複雜的工作流程、用戶管理、安全性）。

6.2. Spring對Kubernetes（带AI Orchestration）

Kubernetes 是一款開源的平台，專門設計用來簡化容器化應用程序的部署、擴展和管理。在人工智能領域，Kubernetes 在協調複雜的 分佈式工作流方面表现出色，包括模型的訓練、推理和數據管道等任務。通常，基於 Kubernetes 的 AI 部署會與像 Kubeflow 這樣的補充工具整合，用來簡化和擴展 AI 工作負荷的容量。

關鍵差異

使用場景適合性

• Kubernetes 對於需要高度可擴展、分佈式的 AI 工作負載且需要 orchestrator、訓練以及在大规模環境下進行推理的應用場景較為適合，特別是基於雲的節點環境。對於具有複雜 AI 工作流程的大型企業來說，這是理想選擇。
• 春季更适合於在企業環境中服務 AI 模型，在那裡模型的推理被整合到商業工作流程中，並且著重於企業特點如安全、API 管理等。

6.3. Spring 对 MLflow

MLflow 是一個開源平台，設計用來管理機器學習生命週期，包括實驗、可重複性及模型部署。它提供用於追蹤實驗、打包模型及透過 REST API 提供模型的工具。MLflow 常用於在生產中版本控制和部署機器學習模型。

主要差異

使用案例適合性

• MLflow對於致力於管理從模型的實驗到部署和追蹤整個机器學習生命週期的團隊來說是理想的選擇。它最小化努力地簡化了模型的追蹤、打包和服務。
• 春季在AI模型是更大、更複雜企業應用的一部分時更适合，其中商業邏輯、安全和API管理是必需的。對於需要自定义模型生命週期管理的團隊來說，春季提供靈活性，但需要更多的設定。

6.4.比较摘要

6.5. 選擇正確的框架進行 AI 部署

• Spring 是對於在 企業環境 中部署 AI 模型更好的選擇，當安全性、可擴展性和複雜商業工作流程是必要的時。對於需要將 AI 整合到其他服務 (例如，數據庫、用戶认证) 的組織特別適合。
• TensorFlow Serving 當 serving TensorFlow models 需要在規模上最小化其他企業功能時，應當考慮。
• Kubernetes 對於 orchestrating distributed AI pipelines，尤其是在雲環境中，是非常理想的選擇。對於那些關注可擴展、雲原生的 AI/ML 應用程序的企業來說，Kubernetes（加上如 Kubeflow 之類的工具）提供了強大的 orchestrating 和擴展功能。
• MLflow 對於 managing the entire AI/ML lifecycle，從實驗跟蹤到模型部署，都是很好的選擇。對於需要在生產中高效地进行實驗和模型管理數據科學家來說，它特別有幫助。

8. 當何時選擇 Spring 對 Python 進行 AI

9. 結論

在變化和迭代迅速的人工智慧（AI）和機器學習領域中，選擇適當的開發和部署框架至關重要。Spring，一般被認為是多功能的企業框架，當與其強大的可擴展性、安全性以及微服務架構功能結合時，展現出其在優質AI部署上的有效性。它與機器學習模型無縫整合的能力，特別是通過REST API和雲端基礎設施，使其成為希望將AI与企业复杂业务系统集成的企业的強大選擇。

然而，對於诸如模型版本控制、訓練 orchestrations和快速原型設計等更專業的任务，像TensorFlow Serving、Kubernetes和MLflow等AI專用框架提供了優化的高性能模型服務、 分佈式AI工作流程以及通過最小手動努力簡化機器學習生命週期管理的全套解決方案。

Spring與這些AI專用框架之間的決策 ultimately取決於特定的使用案例。如果主要目標是在更大的企業級環境中部署AI，並且需要嚴格的安全性和商業整合要求，Spring提供無與倫比的靈活性和控制能力。另一方面，如果重点是快速實驗、有效模型管理或將複雜AI工作流程擴展到分佈式系統，TensorFlow Serving、Kubernetes和MLflow則提供集中的解決方案，旨在簡化過程。

對於許多團隊來說，結合兩個領域的優點的混合方法可能最有效——運用Python和AI專用的框架來進行模型的開發與實驗，同時運用Spring來處理在可擴展、安全、健壯的生產環境中部署這些模型的複雜性。這種方法確保了AI系統既具有創新性又適合企業使用，為企業和AI專業人士帶來長期的價值。