Seldon é uma plataforma open source desenvolvida para o deployment, escalonamento e monitoramento de modelos de machine learning em produção. Voltada para equipes de MLOps, cientistas de dados e engenheiros de infraestrutura, ela oferece uma solução nativa para Kubernetes que permite servir modelos de IA de forma padronizada, flexível e escalável.

Compatível com os principais frameworks de machine learning — como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ONNX e XGBoost — o Seldon se integra facilmente a pipelines de CI/CD, ferramentas de explicabilidade e sistemas de observabilidade. Com recursos como roteamento inteligente, serviço multi-modelo e deployments progressivos, Seldon simplifica a operação de modelos em ambientes produtivos.

Quais são os principais recursos do Seldon?

Serviço de modelos independente do framework

Seldon permite servir modelos de qualquer biblioteca de ML, com suporte a múltiplas linguagens.

• Compatível com REST e gRPC

• Suporte para TensorFlow, PyTorch, MLflow, Hugging Face, entre outros

• Empacotamento de modelos em containers via Seldon Deployments ou Inference Graphs

Isso permite um padrão único de deployment, independentemente da origem do modelo.

Arquitetura nativa para Kubernetes

A plataforma é totalmente integrada ao ecossistema Kubernetes.

• Cada modelo funciona como um microserviço containerizado

• Escalonamento automático com políticas nativas de Kubernetes

• Deploys definidos por Helm Charts ou Kustomize

Ideal para ambientes cloud ou híbridos que exigem flexibilidade e alta disponibilidade.

Orquestração e roteamento avançado

Seldon permite criar pipelines complexos com múltiplos modelos e etapas de inferência.

• Construção de grafos de inferência com lógica condicional

• Suporte para A/B testing, shadow deployments e canary releases

• Roteamento configurável com base em headers, payloads ou metadados

Essencial para controle de versões, testes e estratégias de rollout progressivo.

Monitoramento e observabilidade integrados

A plataforma oferece visibilidade em tempo real sobre o comportamento dos modelos.

• Integração com Prometheus, Grafana e OpenTelemetry

• Métricas como latência, taxa de erro, throughput e outputs personalizados

• Detecção de drift e suporte à explicabilidade com ferramentas como Alibi

Facilita a manutenção da qualidade e confiabilidade do serviço em produção.

Explicabilidade e rastreabilidade de modelos

Seldon ajuda a entender, justificar e auditar decisões de modelos em produção.

• Integração com Alibi para interpretações locais, contrafactuais e incerteza

• Registro completo de requisições e respostas de modelos

• Conformidade com requisitos regulatórios e de auditoria corporativa

Fundamental para aplicações sensíveis, reguladas ou críticas.

Por que escolher o Seldon?

• Independente de framework: Sirva qualquer modelo, de qualquer linguagem ou biblioteca

• Nativo para Kubernetes: Arquitetura cloud-native pronta para produção

• Orquestração avançada: Componha e gerencie fluxos de inferência complexos

• Monitoramento completo: Métricas, explicabilidade e detecção de drift integrados

• Pronto para empresas: Atende a necessidades de conformidade, escalabilidade e governança