Seldon es una plataforma open source diseñada para desplegar, escalar y monitorear modelos de machine learning en entornos de producción. Está orientada a equipos de MLOps, científicos de datos e ingenieros de infraestructura que necesitan una solución flexible, escalable y observable para servir modelos de IA sobre Kubernetes.

Seldon es compatible con todos los frameworks principales, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ONNX y XGBoost. También se integra con herramientas de CI/CD, bibliotecas de explicabilidad y sistemas de monitoreo. Sus funciones avanzadas de enrutamiento, despliegue progresivo y servicio multi-modelo facilitan la gestión operativa de sistemas de machine learning a gran escala.

¿Cuáles son las principales funciones de Seldon?

Servicio de modelos independiente del framework

Seldon permite servir modelos de cualquier biblioteca o lenguaje con una interfaz común.

• Compatible con REST y gRPC

• Soporte para TensorFlow, PyTorch, MLflow, Hugging Face, etc.

• Modelos empaquetados en contenedores como Seldon Deployments o Inference Graphs

Esto permite unificar el despliegue sin depender de tecnologías específicas.

Arquitectura nativa en Kubernetes

Diseñada desde cero para Kubernetes, Seldon aprovecha su ecosistema cloud-native.

• Cada modelo se ejecuta como microservicio contenedorizado

• Escalado automático horizontal con políticas nativas de Kubernetes

• Despliegue mediante Helm o Kustomize

Ideal para entornos cloud o híbridos que requieren elasticidad y automatización.

Orquestación y enrutamiento avanzados

Seldon permite combinar y dirigir modelos de forma dinámica.

• Creación de grafos de inferencia con múltiples pasos

• A/B testing, shadow deployments y canary releases integrados

• Enrutamiento condicional basado en headers o metadatos

Perfecto para pruebas controladas y despliegues graduales en producción.

Monitoreo e inspección integrados

La plataforma ofrece herramientas para supervisar rendimiento y comportamiento de los modelos.

• Integración con Prometheus, Grafana y OpenTelemetry

• Métricas de tráfico, latencia, errores y salidas personalizadas

• Detección de deriva y explicabilidad con herramientas como Alibi

Fundamental para mantener la calidad del servicio en producción.

Explicabilidad y trazabilidad de modelos

Seldon incorpora capacidades para auditar y entender decisiones de modelos.

• Integración con Alibi para interpretabilidad, contrafactuales y estimaciones de incertidumbre

• Registro de peticiones y versiones de modelos

• Soporte para requisitos de auditoría y cumplimiento regulatorio

Clave para aplicaciones críticas o sectores regulados.

¿Por qué elegir Seldon?

• Compatible con cualquier framework: Despliega modelos de cualquier origen sin fricciones

• Arquitectura cloud-native: Diseñado para escalar de forma nativa en Kubernetes

• Orquestación flexible: Combina y gestiona flujos de modelos de forma avanzada

• Observabilidad completa: Monitorea rendimiento, deriva y explicabilidad en tiempo real

• Preparado para empresas: Transparencia, escalabilidad y cumplimiento incluidos