Kubeflow

La mission de Kubeflow est de rendre la mise à l’échelle des modèles ML et leur déploiement en production aussi simples que possible en exploitant les capacités de Kubernetes. Cela inclut des déploiements faciles, reproductibles et portables sur des infrastructures variées. La plateforme a débuté comme une méthode pour exécuter des jobs TensorFlow sur Kubernetes et a depuis évolué vers un cadre polyvalent prenant en charge une large gamme de frameworks et d’outils ML.

Concepts et composants clés de Kubeflow

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines est un composant central qui permet aux utilisateurs de définir et d’exécuter des workflows ML sous forme de graphes acycliques orientés (DAG). Il fournit une plateforme pour construire des workflows de machine learning portables et évolutifs en utilisant Kubernetes. Le composant Pipelines se compose de :

• Interface utilisateur (UI) : Une interface web pour gérer et suivre les expériences, jobs et exécutions.
• SDK : Un ensemble de packages Python pour définir et manipuler les pipelines et composants.
• Moteur d’orchestration : Planifie et gère les workflows ML multi-étapes.

Ces fonctionnalités permettent aux data scientists d’automatiser l’ensemble du processus de prétraitement des données, d’entraînement, d’évaluation et de déploiement des modèles, favorisant la reproductibilité et la collaboration dans les projets ML. La plateforme prend en charge la réutilisation des composants et des pipelines, rationalisant ainsi la création de solutions ML.

2. Tableau de bord central

Le tableau de bord central de Kubeflow sert d’interface principale pour accéder à Kubeflow et à son écosystème. Il regroupe les interfaces utilisateurs de divers outils et services au sein du cluster, offrant un point d’accès unifié pour la gestion des activités de machine learning. Le tableau de bord propose des fonctionnalités telles que l’authentification des utilisateurs, l’isolation multi-utilisateurs et la gestion des ressources.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow s’intègre avec Jupyter Notebooks, offrant un environnement interactif pour l’exploration de données, l’expérimentation et le développement de modèles. Les notebooks prennent en charge divers langages de programmation et permettent aux utilisateurs de créer et d’exécuter des workflows ML de manière collaborative.

4. Entraînement et service des modèles

• Training Operator : Prend en charge l’entraînement distribué des modèles ML avec des frameworks populaires comme TensorFlow, PyTorch et XGBoost. Il exploite l’évolutivité de Kubernetes pour entraîner efficacement les modèles sur des clusters de machines.
• KFServing : Fournit une plateforme d’inférence serverless pour déployer les modèles ML entraînés. Il simplifie le déploiement et la mise à l’échelle des modèles, prenant en charge des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.

5. Gestion des métadonnées

Kubeflow Metadata est un référentiel centralisé pour suivre et gérer les métadonnées associées aux expériences, exécutions et artefacts ML. Il assure la reproductibilité, la collaboration et la gouvernance à travers les projets ML en fournissant une vue cohérente des métadonnées ML.

6. Katib pour l’optimisation des hyperparamètres

Katib est un composant d’apprentissage automatique automatisé (AutoML) au sein de Kubeflow. Il prend en charge l’optimisation des hyperparamètres, l’arrêt anticipé et la recherche d’architectures neuronales, optimisant les performances des modèles ML en automatisant la recherche des hyperparamètres optimaux.

Cas d’usage et exemples

Kubeflow est utilisé par des organisations de divers secteurs pour rationaliser leurs opérations ML. Quelques cas d’usage courants incluent :

• Préparation et exploration des données : Utilisation de Jupyter Notebooks et de Kubeflow Pipelines pour prétraiter et analyser efficacement de grands ensembles de données.
• Entraînement de modèles à grande échelle : Exploitation de l’évolutivité de Kubernetes pour entraîner des modèles complexes sur de vastes ensembles de données, améliorant la précision et réduisant le temps d’entraînement.
• Workflows ML automatisés : Automatisation des tâches ML répétitives avec Kubeflow Pipelines, augmentant la productivité et permettant aux data scientists de se concentrer sur le développement et l’optimisation des modèles.
• Service de modèles en temps réel : Déploiement de modèles sous forme de services évolutifs, prêts pour la production avec KFServing, assurant des prédictions à faible latence pour des applications temps réel.

Étude de cas : Spotify

Spotify utilise Kubeflow pour permettre à ses data scientists et ingénieurs de développer et de déployer des modèles de machine learning à grande échelle. En intégrant Kubeflow à leur infrastructure existante, Spotify a rationalisé ses workflows ML, réduisant le délai de mise sur le marché de nouvelles fonctionnalités et améliorant l’efficacité de ses systèmes de recommandation.

Avantages de Kubeflow

Évolutivité et portabilité

Kubeflow permet aux organisations de faire évoluer leurs workflows ML à la hausse ou à la baisse selon les besoins et de les déployer sur diverses infrastructures, y compris sur site, dans le cloud et dans des environnements hybrides. Cette flexibilité aide à éviter l’enfermement propriétaire et permet des transitions fluides entre différents environnements informatiques.

Reproductibilité et suivi des expériences

L’architecture basée sur les composants de Kubeflow facilite la reproduction des expériences et des modèles. Elle fournit des outils pour la gestion des versions et le suivi des ensembles de données, du code et des paramètres de modèles, garantissant cohérence et collaboration entre les data scientists.

Extensibilité et intégration

Kubeflow est conçu pour être extensible, permettant l’intégration avec divers autres outils et services, y compris des plateformes ML cloud. Les organisations peuvent personnaliser Kubeflow avec des composants supplémentaires, en tirant parti des outils et workflows existants pour enrichir leur écosystème ML.

Réduction de la complexité opérationnelle

En automatisant de nombreuses tâches liées au déploiement et à la gestion des workflows ML, Kubeflow libère les data scientists et ingénieurs pour qu’ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que le développement et l’optimisation des modèles, ce qui conduit à des gains de productivité et d’efficacité.

Meilleure utilisation des ressources

L’intégration de Kubeflow avec Kubernetes permet une utilisation plus efficace des ressources, optimisant l’allocation matérielle et réduisant les coûts associés à l’exécution des workloads ML.

Prise en main de Kubeflow

Pour commencer à utiliser Kubeflow, les utilisateurs peuvent le déployer sur un cluster Kubernetes, soit sur site, soit dans le cloud. Divers guides d’installation sont disponibles, adaptés à différents niveaux d’expertise et besoins d’infrastructure. Pour ceux qui débutent avec Kubernetes, des services managés comme Vertex AI Pipelines offrent une porte d’entrée plus accessible, prenant en charge la gestion de l’infrastructure et permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la création et l’exécution de workflows ML.

Cette exploration détaillée de Kubeflow offre un aperçu de ses fonctionnalités, avantages et cas d’usage, pour une compréhension complète destinée aux organisations souhaitant renforcer leurs capacités en machine learning.

Comprendre Kubeflow : une boîte à outils ML sur Kubernetes

Kubeflow est un projet open-source conçu pour faciliter le déploiement, l’orchestration et la gestion des modèles de machine learning sur Kubernetes. Il fournit une pile complète de bout en bout pour les workflows ML, facilitant le travail des data scientists et ingénieurs pour construire, déployer et gérer des modèles de machine learning évolutifs.

Articles et ressources sélectionnés

1. Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
   Auteurs : Aditya Pandey et al. (2022)
   Cet article explore le déploiement de modèles de machine learning avec Kubeflow sur différentes plateformes cloud. L’étude fournit des informations sur le processus d’installation, les modèles de déploiement et les indicateurs de performance de Kubeflow, constituant un guide utile pour les débutants. Les auteurs mettent en avant les fonctionnalités et limites de l’outil et démontrent son utilisation pour créer des pipelines ML de bout en bout. L’article vise à aider les utilisateurs ayant peu d’expérience avec Kubernetes à exploiter Kubeflow pour le déploiement de modèles.
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2. CLAIMED, a visual and scalable component library for Trusted AI
   Auteurs : Romeo Kienzler et Ivan Nesic (2021)
   Ce travail porte sur l’intégration de composants d’IA de confiance avec Kubeflow. Il aborde des préoccupations telles que l’explicabilité, la robustesse et l’équité des modèles d’IA. L’article présente CLAIMED, un cadre de composants réutilisables qui intègre des outils comme AI Explainability360 et AI Fairness360 dans les pipelines Kubeflow. Cette intégration facilite le développement d’applications ML en production à l’aide d’éditeurs visuels comme ElyraAI.
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3. Jet energy calibration with deep learning as a Kubeflow pipeline
   Auteurs : Daniel Holmberg et al. (2023)
   Kubeflow est utilisé pour créer un pipeline de machine learning dédié à la calibration des mesures d’énergie des jets dans l’expérience CMS. Les auteurs utilisent des modèles de deep learning pour améliorer la calibration de l’énergie des jets, illustrant comment les capacités de Kubeflow peuvent être étendues à des applications en physique des hautes énergies. L’article décrit l’efficacité du pipeline dans la mise à l’échelle de l’optimisation des hyperparamètres et le service efficace des modèles sur des ressources cloud.
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