Spring AI对于AI来说足够强大吗？第二部分

Spring AI应用的安全考虑

在实施人工智能模型时，由于可能会处理敏感数据，因此必须优先考虑安全性。他们预测的准确性可能会产生重大影响，特别是在金融和医疗保健等行业。

使用 Spring Security 保护 AI API

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

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，我们保护预测端点，需要通过 OAuth2 进行身份验证。

Spring 与 AI 特定框架的 AI 部署

1. Spring 与 TensorFlow 服务

TensorFlow Serving 是一个高性能服务系统，专门为服务机器学习模型而设计。它简化了新模型的部署、管理版本控制并支持 TensorFlow 模型的快速推理。 TensorFlow Serving 针对生产环境中的性能进行了优化，并包含批处理请求等功能，以最大限度地提高硬件利用率。

主要差异

标准SPRING(带有 TENSORFLOW 集成)TENSORFLOW 服务

目的用于构建微服务和企业应用程序的通用框架。可以与 TensorFlow 集成，但需要手动设置服务模型。针对 TensorFlow 模型进行了优化的专用模型服务系统，具有内置版本控制、批处理和性能优化功能。

型号支持支持与任何模型框架集成，但 TensorFlow 模型需要基于 Java 的 API(例如 TensorFlow Java)或 REST API 来与 Spring 通信。原生支持 TensorFlow 模型和 TensorFlow Hub。仅限于 TensorFlow 或转换为 TensorFlow 格式的模型。

部署复杂性需要自定义设置来部署 TensorFlow 模型(例如，围绕模型构建 API、手动管理版本)。通过对版本控制、监控和模型更新的开箱即用支持，简化 TensorFlow 模型的部署。

版本控制模型版本控制需要使用 Spring Boot 等框架和自定义 API 手动实现。对模型版本控制的内置支持，可以同时提供模型的多个版本。

批处理和可扩展性必须实现自定义批处理和缩放逻辑。 Spring 具有可扩展性，但与 AI 专用工具相比，它需要更多的手动编排。自动请求批处理和缩放。针对在高流量环境中以最低配置提供服务模型进行了优化。

表现可以处理高性能系统，但需要额外的工作来优化模型推理(例如，JVM 调整、API 延迟)。针对 TensorFlow 模型的性能进行了优化，可实现低延迟服务和高效的硬件利用，包括对 GPU 和 TPU 的支持。

用例适用性

当主要目标是在生产中高效部署 TensorFlow 模型时， TensorFlow Serving更适合，并且内置对高性能模型服务、版本控制和监控的支持。

Spring非常适合使用多种类型模型(不仅仅是 TensorFlow)的环境，并且需要更强大、可扩展的企业解决方案，这些解决方案不仅仅涉及服务模型(例如，复杂的工作流程、用户管理、安全性)。

2. Spring 与 Kubernetes(使用 AI 编排)

Kubernetes是一个开源平台，专门用于简化容器化应用程序的部署、扩展和管理。在人工智能领域，Kubernetes 在协调复杂的分布式工作流程(包括模型训练、推理和数据管道等任务)方面表现出了卓越的能力。基于 Kubernetes 的 AI 部署通常与 Kubeflow 等补充工具集成，这些工具可以简化和扩展 AI 工作负载的容量。

主要差异

标准SPRING(带有微服务)KUBERNETES(带有 AI 编排)

目的用于构建微服务和 API 的框架。适用于服务 AI 模型和 API，但需要手动设置以进行扩展和编排。为可扩展的人工智能工作负载编排容器，管理训练和推理任务。非常适合分布式机器学习环境。

扩展和编排Spring Boot 和 Spring Cloud 可以扩展微服务，但分布式 AI 工作流程(例如模型训练、数据管道)的编排更加复杂，需要外部工具。Kubernetes 擅长编排分布式、可扩展的 AI/ML 管道，包括跨集群的大规模训练和推理任务。

模特服务Spring 需要手动集成模型服务逻辑，例如用于模型推理的 REST 端点。Kubernetes 可以使用 Kubeflow 或 Seldon 等特定于 AI 的编排器来管理 AI 工作流程，并在生产管道中无缝集成 AI/ML 任务。

部署复杂性尽管 Spring 简化了大部分企业设置，但仍需要对生产中的微服务和模型编排进行大量配置。Kubernetes 可实现部署、扩展和资源管理的自动化，但需要容器编排和云原生工具方面的专业知识。

监控与管理Spring Actuator可以用来监控服务，但是模型性能监控需要自定义实现。Kubernetes 提供了强大的工具来自动记录、监控和扩展 AI 服务。 Prometheus 和 Grafana 等工具无缝集成以收集指标。

模型训练和推理Spring本身并不支持分布式模型训练。需要与外部人工智能工具集成。Kubernetes 支持分布式模型训练(例如，在多节点集群上)和推理工作流程。 Kubeflow 简化了 Kubernetes 上的训练和服务模型。

用例适用性

Kubernetes是需要大规模编排、训练和推理的高度可扩展的分布式 AI 工作负载的首选，特别是在基于云的集群等环境中。它非常适合具有复杂人工智能工作流程的大型企业。

Spring更适合在企业环境中提供 AI 模型服务，其中模型推理集成到业务工作流程中，并且重点关注安全性、API 管理和用户身份验证等企业功能。

3. Spring 与 MLflow

MLflow 是一个开源平台，旨在管理机器学习生命周期，包括实验、再现性和模型部署。它提供了用于跟踪实验、打包模型并通过 REST API 提供服务的工具。 MLflow 通常用于在生产中进行版本控制和部署机器学习模型。