Kubeflow

Kubeflow’n tehtävänä on tehdä ML-mallien skaalaamisesta ja niiden viemisestä tuotantoon mahdollisimman yksinkertaista hyödyntämällä Kubernetesin kyvykkyyksiä. Tämä mahdollistaa helpon, toistettavan ja siirrettävän käyttöönoton erilaisissa infrastruktuureissa. Alusta alkoi tapana ajaa TensorFlow-tehtäviä Kubernetes-ympäristössä, mutta on sittemmin kehittynyt monipuoliseksi kehykseksi, joka tukee laajaa valikoimaa ML-kehyksiä ja työkaluja.

Kubeflow’n keskeiset käsitteet ja komponentit

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines on ydinkomponentti, jonka avulla käyttäjät voivat määritellä ja suorittaa ML-työnkulkuja suunnattuina syklittöminä graafeina (DAG). Se tarjoaa alustan siirrettävien ja skaalautuvien koneoppimisprosessien rakentamiseen Kubernetesin avulla. Pipelines-komponenttiin kuuluu:

• Käyttöliittymä (UI): Verkkopohjainen käyttöliittymä kokeilujen, töiden ja ajojen hallintaan ja seurantaan.
• SDK: Python-pakettien kokoelma putkien ja komponenttien määrittelyyn ja käsittelyyn.
• Orkestrointimoottori: Aikatauluttaa ja hallitsee monivaiheisia ML-työnkulkuja.

Nämä ominaisuudet mahdollistavat datatieteilijöille koko prosessin automatisoinnin esikäsittelystä mallin koulutukseen, arviointiin ja käyttöönottoon, edistäen toistettavuutta ja yhteistyötä ML-projekteissa. Alusta tukee komponenttien ja putkien uudelleenkäyttöä, mikä tehostaa ML-ratkaisujen rakentamista.

2. Keskuskojelauta

Kubeflow Central Dashboard toimii pääliittymänä Kubeflow’hun ja sen ekosysteemiin. Se kokoaa eri työkalujen ja palvelujen käyttöliittymät yhteen, tarjoten yhtenäisen pääsyn koneoppimistoimintojen hallintaan. Kojelaudalla voidaan mm. hallita käyttäjien todennusta, monikäyttäjäeristystä ja resurssien hallintaa.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow integroituu Jupyter Notebooks -alustaan ja tarjoaa interaktiivisen ympäristön datan tutkimiseen, kokeiluihin ja mallien kehittämiseen. Notebookit tukevat useita ohjelmointikieliä ja mahdollistavat ML-työnkulkujen yhteisöllisen rakentamisen ja suorittamisen.

4. Mallin koulutus ja palvelu

• Training Operator: Tukee hajautettua ML-mallien koulutusta suosituilla kehyksillä, kuten TensorFlow, PyTorch ja XGBoost. Hyödyntää Kubernetesin skaalautuvuutta mallien tehokkaaseen kouluttamiseen koneklustereissa.
• KFServing: Tarjoaa serverittömän inferenssialustan koulutettujen ML-mallien käyttöönottoon. Yksinkertaistaa mallien käyttöönottoa ja skaalaamista ja tukee mm. TensorFlow-, PyTorch- ja scikit-learn-kehyksiä.

5. Metadatan hallinta

Kubeflow Metadata on keskitetty tietovarasto ML-kokeiluihin, ajoihin ja artefakteihin liittyvän metadatan seurantaan ja hallintaan. Se varmistaa toistettavuuden, yhteistyön ja hallittavuuden ML-projekteissa tarjoamalla yhtenäisen näkymän ML-metadatan hallintaan.

6. Katib hyperparametrien optimointiin

Katib on Kubeflow’n AutoML-komponentti, joka tukee hyperparametrien optimointia, varhaista pysäytystä ja neuroverkkorakenteiden hakua. Se automatisoi optimaalisten hyperparametrien etsinnän, parantaen ML-mallien suorituskykyä.

Käyttötapaukset ja esimerkkejä

Yritykset eri toimialoilta käyttävät Kubeflow’ta tehostamaan ML-toimintaansa. Tyypillisiä käyttötapauksia ovat:

• Datan valmistelu ja tutkiminen: Jupyter Notebooksin ja Kubeflow Pipelinesin hyödyntäminen suurten aineistojen esikäsittelyyn ja analysointiin tehokkaasti.
• Mallin koulutus laajassa mittakaavassa: Kubernetesin skaalautuvuuden hyödyntäminen monimutkaisten mallien koulutukseen suurilla aineistoilla, mikä parantaa tarkkuutta ja lyhentää koulutusaikaa.
• Automaattiset ML-työnkulut: Toistuvien ML-tehtävien automatisointi Kubeflow Pipelinesin avulla, mikä lisää tuottavuutta ja vapauttaa datatieteilijät mallien kehittämiseen ja optimointiin.
• Reaaliaikainen mallipalvelu: Mallien käyttöönotto skaalautuvina, tuotantovalmiina palveluina KFServingin avulla, varmistaen matalan viiveen ennusteet reaaliaikasovelluksissa.

Case: Spotify

Spotify hyödyntää Kubeflow’ta mahdollistamaan datatieteilijöilleen ja insinööreilleen koneoppimismallien kehittämisen ja käyttöönoton laajassa mittakaavassa. Integroimalla Kubeflow’n olemassa olevaan infrastruktuuriinsa Spotify on virtaviivaistanut ML-työnkulkujaan, lyhentänyt uusien ominaisuuksien markkinoilletuontiaikaa ja parantanut suositusjärjestelmiensä tehokkuutta.

Kubeflow’n käytön hyödyt

Skaalautuvuus ja siirrettävyys

Kubeflow mahdollistaa organisaatioille ML-työnkulkujen skaalaamisen ylös- tai alaspäin tarpeen mukaan sekä niiden käyttöönoton erilaisissa ympäristöissä, kuten paikallisesti, pilvessä ja hybridiratkaisuissa. Tämä joustavuus ehkäisee toimittajalukkoa ja mahdollistaa sujuvat siirtymät eri laskentaympäristöissä.

Toistettavuus ja kokeilujen seuranta

Kubeflow’n komponenttipohjainen arkkitehtuuri helpottaa kokeilujen ja mallien toistamista. Se tarjoaa työkalut aineistojen, koodin ja malliparametrien versionhallintaan ja seurantaan, varmistaen johdonmukaisuuden ja yhteistyön datatieteilijöiden kesken.

Laajennettavuus ja integraatio

Kubeflow on suunniteltu laajennettavaksi ja mahdollistaa integraation monien muiden työkalujen ja palveluiden kanssa, mukaan lukien pilvipohjaiset ML-alustat. Organisaatiot voivat räätälöidä Kubeflow’ta lisäkomponenteilla ja hyödyntää olemassa olevia työkaluja ja työnkulkuja ML-ekosysteeminsä vahvistamiseksi.

Pienempi operatiivinen monimutkaisuus

Automatisoimalla monia ML-työnkulkujen käyttöönottoon ja hallintaan liittyviä tehtäviä Kubeflow vapauttaa datatieteilijät ja insinöörit keskittymään korkeamman lisäarvon tehtäviin, kuten mallien kehitykseen ja optimointiin, mikä parantaa tuottavuutta ja tehokkuutta.

Parantunut resurssien hyödyntäminen

Kubeflow’n integraatio Kubernetesin kanssa mahdollistaa resurssien tehokkaamman käytön, optimoiden laitteistoresurssien allokoinnin ja vähentäen ML-työkuormien ajamiseen liittyviä kustannuksia.

Kubeflow’n käyttöönoton aloittaminen

Kubeflow’n käyttö aloitetaan ottamalla se käyttöön Kubernetes-klusterissa, joko paikallisesti tai pilvessä. Saatavilla on monenlaisia asennusohjeita eri osaamistasoille ja infrastruktuurivaatimuksiin. Kubernetesille uusille käyttäjille hallinnoidut palvelut, kuten Vertex AI Pipelines, tarjoavat helpomman aloituspolun, sillä ne hoitavat infrastruktuurin hallinnan ja antavat käyttäjien keskittyä ML-työnkulkujen rakentamiseen ja suorittamiseen.

Tämä yksityiskohtainen katsaus Kubeflow’hun tarjoaa näkemyksiä sen toiminnallisuuksista, hyödyistä ja käyttötapauksista sekä antaa kattavan ymmärryksen organisaatioille, jotka haluavat kehittää koneoppimiskyvykkyyksiään.

Kubeflow’n ymmärtäminen: koneoppimisen työkalupakki Kubernetesissa

Kubeflow on avoimen lähdekoodin projekti, joka on suunniteltu helpottamaan koneoppimismallien käyttöönottoa, orkestrointia ja hallintaa Kubernetes-ympäristössä. Se tarjoaa kattavan end-to-end-pinon koneoppimisen työnkulkuihin, mikä helpottaa datatieteilijöiden ja insinöörien työtä skaalautuvien koneoppimismallien rakentamisessa, käyttöönotossa ja hallinnassa.

Valittuja julkaisuja ja resursseja

1. Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
   Tekijät: Aditya Pandey ym. (2022)
   Tämä artikkeli tutkii koneoppimismallien käyttöönottoa Kubeflow’n avulla eri pilvialustoilla. Tutkimus tarjoaa näkemyksiä käyttöönoton vaiheista, käyttömalleista ja suorituskykymittareista Kubeflow’lla, toimien hyödyllisenä oppaana aloittelijoille. Kirjoittajat tuovat esiin työkalun ominaisuudet ja rajoitukset sekä esittelevät, kuinka sillä rakennetaan end-to-end ML-putkia. Artikkeli pyrkii auttamaan käyttäjiä, joilla on vain vähän Kubernetes-kokemusta, hyödyntämään Kubeflow’ta mallien käyttöönotossa.
   Lue lisää

2. CLAIMED, a visual and scalable component library for Trusted AI
   Tekijät: Romeo Kienzler ja Ivan Nesic (2021)
   Tämä työ keskittyy luotettavan tekoälyn komponenttien integrointiin Kubeflow’n kanssa. Se käsittelee selitettävyyteen, robustiuteen ja reiluuteen liittyviä huolia tekoälymalleissa. Artikkelissa esitellään CLAIMED, uudelleenkäytettävien komponenttien kehys, joka tuo AI Explainability360- ja AI Fairness360 -työkalut osaksi Kubeflow-putkia. Tämä integraatio helpottaa tuotantotasoisten ML-sovellusten kehittämistä visuaalisten editorien, kuten ElyraAI:n avulla.
   Lue lisää

3. Jet energy calibration with deep learning as a Kubeflow pipeline
   Tekijät: Daniel Holmberg ym. (2023)
   Kubeflow’ta hyödynnetään ML-putken luomiseen jet-energian kalibrointiin CMS-kokeessa. Kirjoittajat käyttävät syväoppimismalleja parantamaan jet-energian kalibrointia, osoittaen kuinka Kubeflow’n mahdollisuuksia voidaan laajentaa korkean energian fysiikan sovelluksiin. Artikkelissa käsitellään putken tehokkuutta hyperparametrien optimoinnissa ja mallien palvelussa pilviresursseilla.
   Lue lisää