Kubeflow

Kubeflows oppdrag er å gjøre skalering av ML-modeller og utrulling til produksjon så enkelt som mulig ved å utnytte Kubernetes sine muligheter. Dette inkluderer enkle, repeterbare og portable utrullinger på tvers av ulike infrastrukturer. Plattformen startet som en metode for å kjøre TensorFlow-jobber på Kubernetes og har siden utviklet seg til et allsidig rammeverk som støtter et bredt spekter av ML-rammeverk og verktøy.

Nøkkelbegreper og komponenter i Kubeflow

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines er en kjernekomponent som lar brukere definere og kjøre ML-arbeidsflyter som rettede asykliske grafer (DAGer). Den gir en plattform for å bygge portable og skalerbare maskinlæringsarbeidsflyter ved bruk av Kubernetes. Pipelines-komponenten består av:

• Brukergrensesnitt (UI): Et nettgrensesnitt for å administrere og spore eksperimenter, jobber og kjøringer.
• SDK: Et sett med Python-pakker for å definere og manipulere pipelines og komponenter.
• Orkestreringsmotor: Planlegger og administrerer flertrinns ML-arbeidsflyter.

Disse funksjonene gjør det mulig for dataforskere å automatisere hele prosessen med datapreprosessering, modelltrening, evaluering og utrulling, noe som fremmer reproduserbarhet og samarbeid i ML-prosjekter. Plattformen støtter gjenbruk av komponenter og pipelines, og gjør dermed opprettelsen av ML-løsninger mer strømlinjeformet.

2. Sentralt dashbord

Kubeflows sentrale dashbord fungerer som hovedgrensesnittet for tilgang til Kubeflow og dets økosystem. Det samler brukergrensesnittet til ulike verktøy og tjenester i klyngen, og gir et samlet tilgangspunkt for administrasjon av maskinlæringsaktiviteter. Dashbordet tilbyr funksjonaliteter som brukergodkjenning, flerbrukerisolasjon og ressursstyring.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow integreres med Jupyter Notebooks og tilbyr et interaktivt miljø for datautforskning, eksperimentering og modellutvikling. Notebooks støtter ulike programmeringsspråk og lar brukere opprette og kjøre ML-arbeidsflyter i samarbeid.

4. Modelltrening og -tjenester

• Training Operator: Støtter distribuert trening av ML-modeller ved bruk av populære rammeverk som TensorFlow, PyTorch og XGBoost. Den utnytter Kubernetes sin skalerbarhet for effektiv trening av modeller på tvers av maskinklynger.
• KFServing: Gir en serverløs inferanseplattform for utrulling av trente ML-modeller. Den forenkler utrulling og skalering av modeller, med støtte for rammeverk som TensorFlow, PyTorch og scikit-learn.

5. Metadatahåndtering

Kubeflow Metadata er et sentralisert lager for sporing og administrasjon av metadata knyttet til ML-eksperimenter, kjøringer og artefakter. Det sikrer reproduserbarhet, samarbeid og styring i ML-prosjekter ved å gi et konsistent syn på ML-metadata.

6. Katib for hyperparametertuning

Katib er en komponent for automatisert maskinlæring (AutoML) i Kubeflow. Den støtter hyperparametertuning, tidlig stopp og søk etter nevrale arkitekturer, og optimaliserer ytelsen til ML-modeller ved å automatisere søket etter optimale hyperparametre.

Bruksområder og eksempler

Kubeflow brukes av organisasjoner i ulike bransjer for å effektivisere sine ML-operasjoner. Noen vanlige bruksområder inkluderer:

• Datapreparering og -utforskning: Bruke Jupyter Notebooks og Kubeflow Pipelines for å forhåndsbehandle og analysere store datasett effektivt.
• Modelltrening i stor skala: Utnytte Kubernetes sin skalerbarhet for å trene komplekse modeller på omfattende datasett, forbedre nøyaktigheten og redusere treningstiden.
• Automatiserte ML-arbeidsflyter: Automatisere repeterende ML-oppgaver med Kubeflow Pipelines, øke produktiviteten og gjøre det mulig for dataforskere å fokusere på modellutvikling og optimalisering.
• Sanntids modell-tjenester: Utrulling av modeller som skalerbare, produksjonsklare tjenester med KFServing, som sikrer lav ventetid for sanntidsapplikasjoner.

Casestudie: Spotify

Spotify benytter Kubeflow for å styrke sine dataforskere og ingeniører i utvikling og utrulling av maskinlæringsmodeller i stor skala. Ved å integrere Kubeflow med eksisterende infrastruktur har Spotify effektivisert sine ML-arbeidsflyter, redusert tiden til markedet for nye funksjoner og forbedret effektiviteten i anbefalingssystemene sine.

Fordeler med å bruke Kubeflow

Skalerbarhet og portabilitet

Kubeflow lar organisasjoner skalere sine ML-arbeidsflyter opp eller ned etter behov og rulle dem ut på ulike infrastrukturer, inkludert lokalt, i skyen og i hybride miljøer. Denne fleksibiliteten bidrar til å unngå leverandørlåsing og muliggjør sømløse overganger mellom ulike datamiljøer.

Reproduserbarhet og eksperimentsporing

Kubeflows komponentbaserte arkitektur legger til rette for reproduksjon av eksperimenter og modeller. Den tilbyr verktøy for versjonering og sporing av datasett, kode og modellparametre, som sikrer konsistens og samarbeid mellom dataforskere.

Utvidbarhet og integrasjon

Kubeflow er designet for å være utvidbar og muliggjør integrasjon med ulike andre verktøy og tjenester, inkludert skybaserte ML-plattformer. Organisasjoner kan tilpasse Kubeflow med ekstra komponenter og dra nytte av eksisterende verktøy og arbeidsflyter for å styrke sitt ML-økosystem.

Redusert operasjonell kompleksitet

Ved å automatisere mange av oppgavene knyttet til utrulling og administrasjon av ML-arbeidsflyter, frigjør Kubeflow dataforskere og ingeniører slik at de kan fokusere på mer verdiskapende oppgaver, som modellutvikling og optimalisering, noe som gir økt produktivitet og effektivitet.

Forbedret ressursutnyttelse

Kubeflows integrasjon med Kubernetes gir mer effektiv ressursutnyttelse, optimaliserer tildeling av maskinvare og reduserer kostnader knyttet til kjøring av ML-arbeidsbelastninger.

Kom i gang med Kubeflow

For å begynne å bruke Kubeflow kan brukere rulle det ut på et Kubernetes-kluster, enten lokalt eller i skyen. Det finnes ulike installasjonsguider som dekker forskjellige kunnskapsnivåer og infrastrukturbehov. For nybegynnere på Kubernetes finnes det administrerte tjenester som Vertex AI Pipelines, som gjør det enklere å komme i gang ved å håndtere infrastrukturen og la brukeren fokusere på å bygge og kjøre ML-arbeidsflyter.

Denne detaljerte gjennomgangen av Kubeflow gir innsikt i funksjonalitetene, fordelene og bruksområdene, og tilbyr en helhetlig forståelse for organisasjoner som ønsker å styrke sine maskinlæringsmuligheter.

Forstå Kubeflow: Et maskinlæringsverktøysett på Kubernetes

Kubeflow er et åpen kildekode-prosjekt laget for å legge til rette for utrulling, orkestrering og administrasjon av maskinlæringsmodeller på Kubernetes. Det tilbyr en komplett ende-til-ende-stakk for maskinlæringsarbeidsflyter, som gjør det enklere for dataforskere og ingeniører å bygge, distribuere og administrere skalerbare maskinlæringsmodeller.

Utvalgte artikler og ressurser

1. Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
   Forfattere: Aditya Pandey m.fl. (2022)
   Denne artikkelen utforsker utrulling av maskinlæringsmodeller ved bruk av Kubeflow på ulike skyplattformer. Studien gir innsikt i oppsettprosessen, distribusjonsmodeller og ytelsesmålinger for Kubeflow, og fungerer som en nyttig guide for nybegynnere. Forfatterne fremhever verktøyets funksjoner og begrensninger og demonstrerer bruken i opprettelse av ende-til-ende maskinlæringspipelines. Artikkelen har som mål å hjelpe brukere med minimal Kubernetes-erfaring å ta i bruk Kubeflow for modellutrulling.
   Les mer

2. CLAIMED, a visual and scalable component library for Trusted AI
   Forfattere: Romeo Kienzler og Ivan Nesic (2021)
   Dette arbeidet fokuserer på integrasjon av pålitelige AI-komponenter med Kubeflow. Det tar for seg problemstillinger som forklarbarhet, robusthet og rettferdighet i AI-modeller. Artikkelen introduserer CLAIMED, et gjenbrukbart komponentrammeverk som inkorporerer verktøy som AI Explainability360 og AI Fairness360 i Kubeflow-pipelines. Denne integrasjonen legger til rette for utvikling av produksjonsklare maskinlæringsapplikasjoner ved bruk av visuelle redaktører som ElyraAI.
   Les mer

3. Jet energy calibration with deep learning as a Kubeflow pipeline
   Forfattere: Daniel Holmberg m.fl. (2023)
   Kubeflow benyttes til å lage en maskinlæringspipeline for kalibrering av jetenergimålinger ved CMS-eksperimentet. Forfatterne bruker dyp læringsmodeller for å forbedre jetenergikalibrering, og viser hvordan Kubeflows muligheter kan utvides til anvendelser innen høyenergifysikk. Artikkelen diskuterer pipeline-effektiviteten i skalering av hyperparametertuning og tjenestegjøring av modeller effektivt på skyressurser.
   Les mer