Spring AI應用的安全考慮
在實施人工智能模型時，由于可能會處理敏感數據，因此必須優(yōu)先考慮安全性。他們預測的準確性可能會產生重大影響，特別是在金融和醫(yī)療保健等行業(yè)。
使用 Spring Security 保護 AI API
使用 Spring Security，您可以使用各種身份驗證機制(例如OAuth2 或 JWT )來保護 API 端點：
Java
@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，我們保護預測端點，需要通過 OAuth2 進行身份驗證。
Spring 與 AI 特定框架的 AI 部署
1. Spring 與 TensorFlow 服務
TensorFlow Serving 是一個高性能服務系統(tǒng)，專門為服務機器學習模型而設計。它簡化了新模型的部署、管理版本控制并支持 TensorFlow 模型的快速推理。 TensorFlow Serving 針對生產環(huán)境中的性能進行了優(yōu)化，并包含批處理請求等功能，以最大限度地提高硬件利用率。
主要差異
標準SPRING(帶有 TENSORFLOW 集成)TENSORFLOW 服務
目的用于構建微服務和企業(yè)應用程序的通用框架?？梢耘c TensorFlow 集成，但需要手動設置服務模型。針對 TensorFlow 模型進行了優(yōu)化的專用模型服務系統(tǒng)，具有內置版本控制、批處理和性能優(yōu)化功能。
型號支持支持與任何模型框架集成，但 TensorFlow 模型需要基于 Java 的 API(例如 TensorFlow Java)或 REST API 來與 Spring 通信。原生支持 TensorFlow 模型和 TensorFlow Hub。僅限于 TensorFlow 或轉換為 TensorFlow 格式的模型。
部署復雜性需要自定義設置來部署 TensorFlow 模型(例如，圍繞模型構建 API、手動管理版本)。通過對版本控制、監(jiān)控和模型更新的開箱即用支持，簡化 TensorFlow 模型的部署。
版本控制模型版本控制需要使用 Spring Boot 等框架和自定義 API 手動實現。對模型版本控制的內置支持，可以同時提供模型的多個版本。
批處理和可擴展性必須實現自定義批處理和縮放邏輯。 Spring 具有可擴展性，但與 AI 專用工具相比，它需要更多的手動編排。自動請求批處理和縮放。針對在高流量環(huán)境中以最低配置提供服務模型進行了優(yōu)化。
表現可以處理高性能系統(tǒng)，但需要額外的工作來優(yōu)化模型推理(例如，JVM 調整、API 延遲)。針對 TensorFlow 模型的性能進行了優(yōu)化，可實現低延遲服務和高效的硬件利用，包括對 GPU 和 TPU 的支持。
用例適用性
當主要目標是在生產中高效部署 TensorFlow 模型時， TensorFlow Serving更適合，并且內置對高性能模型服務、版本控制和監(jiān)控的支持。
Spring非常適合使用多種類型模型(不僅僅是 TensorFlow)的環(huán)境，并且需要更強大、可擴展的企業(yè)解決方案，這些解決方案不僅僅涉及服務模型(例如，復雜的工作流程、用戶管理、安全性)。
2. Spring 與 Kubernetes(使用 AI 編排)
Kubernetes是一個開源平臺，專門用于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(xié)調復雜的分布式工作流程(包括模型訓練、推理和數據管道等任務)方面表現出了卓越的能力?；?Kubernetes 的 AI 部署通常與 Kubeflow 等補充工具集成，這些工具可以簡化和擴展 AI 工作負載的容量。
主要差異
標準SPRING(帶有微服務)KUBERNETES(帶有 AI 編排)
目的用于構建微服務和 API 的框架。適用于服務 AI 模型和 API，但需要手動設置以進行擴展和編排。為可擴展的人工智能工作負載編排容器，管理訓練和推理任務。非常適合分布式機器學習環(huán)境。
擴展和編排Spring Boot 和 Spring Cloud 可以擴展微服務，但分布式 AI 工作流程(例如模型訓練、數據管道)的編排更加復雜，需要外部工具。Kubernetes 擅長編排分布式、可擴展的 AI/ML 管道，包括跨集群的大規(guī)模訓練和推理任務。
模特服務Spring 需要手動集成模型服務邏輯，例如用于模型推理的 REST 端點。Kubernetes 可以使用 Kubeflow 或 Seldon 等特定于 AI 的編排器來管理 AI 工作流程，并在生產管道中無縫集成 AI/ML 任務。
部署復雜性盡管 Spring 簡化了大部分企業(yè)設置，但仍需要對生產中的微服務和模型編排進行大量配置。Kubernetes 可實現部署、擴展和資源管理的自動化，但需要容器編排和云原生工具方面的專業(yè)知識。
監(jiān)控與管理Spring Actuator可以用來監(jiān)控服務，但是模型性能監(jiān)控需要自定義實現。Kubernetes 提供了強大的工具來自動記錄、監(jiān)控和擴展 AI 服務。 Prometheus 和 Grafana 等工具無縫集成以收集指標。
模型訓練和推理Spring本身并不支持分布式模型訓練。需要與外部人工智能工具集成。Kubernetes 支持分布式模型訓練(例如，在多節(jié)點集群上)和推理工作流程。 Kubeflow 簡化了 Kubernetes 上的訓練和服務模型。
用例適用性
Kubernetes是需要大規(guī)模編排、訓練和推理的高度可擴展的分布式 AI 工作負載的首選，特別是在基于云的集群等環(huán)境中。它非常適合具有復雜人工智能工作流程的大型企業(yè)。
Spring更適合在企業(yè)環(huán)境中提供 AI 模型服務，其中模型推理集成到業(yè)務工作流程中，并且重點關注安全性、API 管理和用戶身份驗證等企業(yè)功能。
3. Spring 與 MLflow
MLflow 是一個開源平臺，旨在管理機器學習生命周期，包括實驗、再現性和模型部署。它提供了用于跟蹤實驗、打包模型并通過 REST API 提供服務的工具。 MLflow 通常用于在生產中進行版本控制和部署機器學習模型。
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