升级 Seldon Core¶

此页面提供了如何从以前的版本升级的说明。如果预期运行中的模型在不中断的情况下升级（即如果运行版本为 0.4.2，则首先必须升级到 0.5.2，然后升级到 1.1 等），则必须按顺序运行上述每个模型。

如果您运行我们的 Openshift 0.4.2 认证 operator，并希望升级到我们的 1.1 认证 operator，您还需要按照「从以前的版本升级到 0.5.2」部分中的「升级过程」步骤。

确保您已阅读 CHANGELOG 来查看每个版本的特性改动和 bug 修复。

升级到 1.10¶

服务器更新¶

SKLearn 服务器升级到 sklearn 0.24.2

XGBoost 服务器升级到 xgboost 1.4.2

Alibi 服务升级¶

Alibi 升级到 to 0.6.0

Alibi 服务器 python 升级到 3.7.10

升级到 1.8¶

Rclone Storage Initailizer¶

在 1.8 版本 rclone-based storage initalizer 变为默认使用

controller 通过 helm 值设置相关镜像：

storageInitializer:
  image: seldonio/rclone-storage-initializer:1.9.1

可通过设置图定义 storageInitializerImage 变量值来为每个发布的Prepackaged Model Servers 自定义存储加载器。

此过度需要为打包模型服务器 创建新的 secrets 来兼容 rclone 配置格式，参见。

如果您现在不想配置这些 secrets 并想保留之前的存储加载实例，可设置 helm value 如下：

storageInitializer:
  image: gcr.io/kfserving/storage-initializer:v0.4.0

请参与此处获取更多信息。

请求日志¶

Seldon Core 1.9 我们将seldon-request-logger 移动到独立的仓库。

传统 Java Engine 编排¶

Seldon Core 1.9 最终废弃 Java Engine，并移除了相关仓库代码。

升级到 1.7¶

Python 以来升级¶

各种 CVEs 通过 #2970 解决，其中包括几个包升级，这些升级可能会影响安装可能不兼容的包的应用程序。这也包括安装 pip=20.2，此版本的 pip 仍使用较旧的解析器。

升级到 1.6¶

Webhook 移除¶

作为 1.6.0 版本的一部分，我们删除了 Seldon Core Mutating Webhook。这不会导致任何明显的更改，但建议您在升级到版本 1.6.0 后手动删除 webhook

升级到 1.5¶

REST 和 gRPC¶

为了实现 REST 和 gRPC 的高级处理能力来发布 python 模型和镜像，需要升级到 1.5 python wrapper。如果不升级则只能使用原始封装的协议支持。

果您不打算升级部署，您可以使用并扩展向后兼容 notebook 来检查部署是否有效。

升级到 1.3¶

重大变化¶

默认 sklearn 服务器使用的 sklearn 版本为 0.23.2。要使用不同的版本，您需要按照 sklearn 服务器文档描述的步骤进行。

升级到 1.2.1¶

[NOTE] 1.2.0 有一个问题，所有 Seldon 部署都被标记为「NotReady」，因为有一个 volumeName 更新 bug 造成。可通过 1.2.0 volume patch 示例概述来解决。建议直接升级到 1.2.1 版本。

作为此升级的一部分，所有 seldon-managed 的 Pod 都将进行滚动更新。

新特性 / 重大变化¶

helm 值 createResources 更名为 managerCreateResources。
允许管理员创建 CRD。如果 managerCreateResources 为 true 时，针对 create CRDs 之前版本的 RBAC 会添加额外的 RBAC，它只能被获取和列出。
如果更新 analytics helm chart 需先执行命令 kubectl delete deployment -n seldon-system -l app=grafana
所有预先打包的模型服务器现在都使用 RedHat UBI 映像创建。这样做的一个后果是，它们都将按照最佳实践以非 root 身份运行。

请求日志¶

seldon-core-operator helm chart 的 values.yaml 已更改。该字段 defaultRequestLoggerEndpointPrefix 被替换为：

requestLogger:
  defaultEndpoint: 'http://default-broker'

This default value will find a broker in the model’s namespace. To point to another namespace it would be default-broker.anothernamespace.

从老版本升级到 1.1¶

当我们迁移到 1.x+ 时，需要考虑几个重大变化。这些概述如下

新功能/重大变化¶

部署命名和滚动更新¶

Seldon Core 创建的部署已更改为遵循固定方案。现在将是：

<seldondeployment name>-<predictor name>-<podspec idx>-<container names>

示例

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1
kind: SeldonDeployment
metadata:
  name: rest-seldon
spec:
  name: restseldon
  protocol: seldon
  transport: rest
  predictors:
  - componentSpecs:
    - spec:
        containers:
        - image: seldonio/mock_classifier_rest:1.3
          name: classifier
    graph:
      name: classifier
      type: MODEL
    name: model
    replicas: 1

对于上述资源，将使用名称创建一个部署：

rest-seldon-model-0-classifier

这将改变滚动更新的完成方式。现在，如果容器的名称未更改，则对上述第一个 PodSpec 的任何更改都将按预期通过滚动更新进行更新。但是，如果您将「classifier」更改为「classifier2」，则会创建一个新部署，该部署将在运行时替换旧部署。

新的服务编排¶

从 1.1 版开始，Seldon Core 带有一个用 Go 编写的新服务编排器，它取代了以前的 Java 引擎。存在一些重大变化：

不再添加 Seldon 协议中的元数据字段。任何自定义元数据都需要通过图中的各个组件添加并公开给 Prometheus 指标
图中的所有组件都必须是 REST 或 gRPC，并且只有给定的协议对外公开。
Prometheus 中的指标名称已更改为包含 executor 名称而不是 engine：查看分析文档

新的服务编排器具有多项优势，包括能够处理 Tensorflow REST 和 gRPC 协议以及对 REST 和 gRPC 的完整指标和跟踪支持。

对于那些希望使用已弃用的 Java 引擎服务编排器的人，请参阅服务编排器文档以了解详细信息。

Ambassador 重试¶

重试次数已从之前的硬编码值 3 中删除。现在可通过 Ambassador 注解设置。

Python 封装标签更新¶

Python Wrapper 使用格式为 0.1 … 0.18 的命名约定。在此版本中，我们重命名了 Python Wrapper 标签的版本以匹配与 Executor、Operator 等相同的约定。这意味着此版本的 Python Wrapper 标签是 1.1，快照将是 1.1.1-SNAPSHOT。

过期的快照¶

每当一个新的 PR 被合并到 master 时，我们都会设置我们的 CI 来构建一个「SNAPSHOT」版本，该版本将包含该特定开发/主分支代码的 Docker 镜像。

以前，我们总是让 SNAPSHOT 标签被最新的标签覆盖。这并不能让我们知道在使用 master 时有人可能会尝试什么版本，所以我们想引入一种方法来为每个进入 master 的镜像获取唯一标签。

现在，每次将 PR 登陆到 master 时，都会创建一个新的「过时」SNAPSHOT 版本，该版本会推送带有标签 "<next-version>-SNAPSHOT_<timestamp>" 的镜像，它包含了各自的 helm charts，请依照特定版本（如版本中的 version.txt 所概述）进行安装。

可按照安装页说明来安装 snapshot 版本。

封装器兼容性表¶

为了验证 Seldon Core v1.0 和 v.1.1 是否与旧的 s2i 封装器版本兼容，我们使用单节点模型进行了一个简单的测试。该模型已通过 REST 和 GRPC API 以及新的编排器和已弃用的 Java 引擎（仅 v1.0 与 Java 引擎）一起部署。测试验证模型是否可以成功满足推理请求。

注意: 只有 Python 封装器版本 0.19 才能使用新的编排器完全支持自定义指标和标签。如果您需要使用旧版本的 Python 封装器，您可以继续使用上述 Java 引擎，直到下一个版本。

语言封装	版本	API类型	新编排	废弃Java引擎	备注
Python	0.19	both	yes	yes	完整的自定义指标和标签支持
Python	0.11 … 0.18	both	yes	yes	.
Python	0.10	REST	no	yes	.
Python	0.10	GRPC	yes	yes	.

使用 REST API 部署的 Java 封装器的请求格式差异示例：

使用新的编排器：

curl -s -X POST \
-d 'json={"data": {"names": ["a", "b"], "ndarray": [[1.0, 2.0]]}}' \
localhost:8003/seldon/seldon/compat-rest-java-02-executor/api/v1.0/predictions

使用已弃用的 Java 引擎：

curl -s -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"data": {"names": ["a", "b"], "ndarray": [[1.0, 2.0]]}}' \
localhost:8003/seldon/seldon/compat-rest-java-02-engine/api/v1.0/predictions

升级到 0.5.2¶

此版本包括重大改进和功能，包括添加预先打包的模型服务器，修复了几个关键错误。

这个版本也放弃了对 kubernetes 1.11 的支持，并在变异和验证 webhook 中添加了更改，您需要确保按照下面概述的方式进行转换。

升级过程¶

为了升级，主要要求是确保 Kubernetes 集群更新到 1.12 或更高版本。

完成此操作后，有必要删除旧的 webhook。这可以通过以下命令完成（您需要确保在安装了 seldon 核心的命名空间中执行这些命令）。

升级到 0.2.8¶

升级过程¶

安装流程现在替换为 Helm¶

通过 helm charts 安装 Seldon Core 已更改。现在只有一个简单的 Helm chart seldon-core-operator 来安装 CRD 和 controller。 Ingress 现已独立，可在选项中设置：

Ambassador - 通过官方 Helm chart
Istio

更多信息参考安装文档.

Helm chart seldon-core-operator 需要集群层面的 RBAC 并以集群管理员进行安装。

放弃对 KSonnet 的支持¶

Ksonnet 现已启用。你需要通过 Helm 安装 Seldon Core.