Kubeflow

Poslaním Kubeflow je čo najviac zjednodušiť škálovanie ML modelov a ich nasadzovanie do produkcie využitím možností Kubernetes. To zahŕňa jednoduché, opakovateľné a prenositeľné nasadenia naprieč rôznymi infraštruktúrami. Platforma začala ako spôsob spúšťania TensorFlow úloh na Kubernetes a odvtedy sa vyvinula na všestranný rámec podporujúci široké spektrum ML frameworkov a nástrojov.

Kľúčové pojmy a komponenty Kubeflow

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines je základnou súčasťou, ktorá umožňuje používateľom definovať a vykonávať ML pracovné toky vo forme orientovaných acyklických grafov (DAG). Poskytuje platformu na budovanie prenositeľných a škálovateľných pracovných tokov strojového učenia pomocou Kubernetes. Komponent Pipelines sa skladá z:

• Používateľské rozhranie (UI): Webové rozhranie na správu a sledovanie experimentov, úloh a behov.
• SDK: Sada Python balíčkov na definovanie a manipuláciu pipeline a komponentov.
• Orchestrovačný engine: Plánuje a spravuje viacstupňové ML pracovné toky.

Tieto funkcie umožňujú dátovým vedcom automatizovať celý proces od predspracovania dát, trénovania modelu, hodnotenia až po nasadenie, čím podporujú reprodukovateľnosť a spoluprácu na ML projektoch. Platforma podporuje opätovné použitie komponentov a pipeline, čím zefektívňuje tvorbu ML riešení.

2. Centrálna nástenka

Kubeflow Central Dashboard slúži ako hlavné rozhranie na prístup ku Kubeflow a jeho ekosystému. Zoskupuje používateľské rozhrania rôznych nástrojov a služieb v rámci clustra a poskytuje jednotný prístup na správu činností strojového učenia. Nástroj ponúka funkcie ako autentifikácia používateľov, izolácia viacerých používateľov a správa zdrojov.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow sa integruje s Jupyter Notebooks, čím ponúka interaktívne prostredie na prieskum dát, experimentovanie a vývoj modelov. Notebooks podporujú rôzne programovacie jazyky a umožňujú používateľom tvoriť a vykonávať ML pracovné toky v tíme.

4. Tréning a servírovanie modelov

• Training Operator: Podporuje distribuované trénovanie ML modelov pomocou populárnych frameworkov ako TensorFlow, PyTorch a XGBoost. Využíva škálovateľnosť Kubernetes na efektívny tréning modelov naprieč klastrami strojov.
• KFServing: Poskytuje serverless platformu na inferenciu a nasadzovanie trénovaných ML modelov. Zjednodušuje nasádzanie a škálovanie modelov a podporuje frameworky ako TensorFlow, PyTorch a scikit-learn.

5. Správa metaúdajov

Kubeflow Metadata je centralizované úložisko na sledovanie a správu metaúdajov súvisiacich s ML experimentmi, behmi a artefaktmi. Zabezpečuje reprodukovateľnosť, spoluprácu a správu v rámci ML projektov tým, že poskytuje konzistentný pohľad na ML metaúdaje.

6. Katib na ladenie hyperparametrov

Katib je komponent pre automatizované strojové učenie (AutoML) v rámci Kubeflow. Podporuje ladenie hyperparametrov, skoré zastavenie a hľadanie architektúry neurónových sietí, čím optimalizuje výkonnosť ML modelov automatizovaným hľadaním optimálnych hyperparametrov.

Príklady využitia a prípadové štúdie

Kubeflow používajú organizácie v rôznych odvetviach na zefektívnenie svojich ML operácií. Medzi bežné prípady použitia patria:

• Príprava a prieskum dát: Využitie Jupyter Notebooks a Kubeflow Pipelines na predspracovanie a analýzu veľkých dátových súborov efektívne.
• Tréning modelov vo veľkom rozsahu: Využitie škálovateľnosti Kubernetes na trénovanie komplexných modelov na rozsiahlych datasetoch, čo zlepšuje presnosť a skracuje čas trénovania.
• Automatizované ML pracovné toky: Automatizácia opakujúcich sa ML úloh s Kubeflow Pipelines, zvýšenie produktivity a umožnenie dátovým vedcom sústrediť sa na vývoj a optimalizáciu modelov.
• Servírovanie modelov v reálnom čase: Nasadzovanie modelov ako škálovateľných, produkčne pripravených služieb pomocou KFServing, čo zaručuje nízku latenciu pre aplikácie v reálnom čase.

Prípadová štúdia: Spotify

Spotify využíva Kubeflow na podporu svojich dátových vedcov a inžinierov pri vývoji a nasadzovaní modelov strojového učenia vo veľkom rozsahu. Integráciou Kubeflow do existujúcej infraštruktúry Spotify zefektívnil svoje ML pracovné toky, skrátil čas uvedenia nových funkcií na trh a zlepšil efektivitu svojich odporúčacích systémov.

Výhody používania Kubeflow

Škálovateľnosť a prenositeľnosť

Kubeflow umožňuje organizáciám škálovať svoje ML pracovné toky podľa potreby a nasadzovať ich na rôznych infraštruktúrach, vrátane vlastných serverov, cloudu či hybridných prostredí. Táto flexibilita pomáha vyhnúť sa závislosti na jednom dodávateľovi a umožňuje plynulé presuny medzi rôznymi výpočtovými prostrediami.

Reprodukovateľnosť a sledovanie experimentov

Komponentová architektúra Kubeflow uľahčuje reprodukciu experimentov a modelov. Poskytuje nástroje na verzovanie a sledovanie datasetov, kódu a parametrov modelov, čím zaručuje konzistenciu a spoluprácu medzi dátovými vedcami.

Rozšíriteľnosť a integrácia

Kubeflow je navrhnutý ako rozšíriteľný, umožňuje integráciu s rôznymi ďalšími nástrojmi a službami, vrátane cloudových ML platforiem. Organizácie si môžu Kubeflow prispôsobiť a rozšíriť o ďalšie komponenty, čím využívajú existujúce nástroje a pracovné toky na rozvoj svojho ML ekosystému.

Zníženie operačnej zložitosti

Automatizáciou mnohých úloh súvisiacich s nasadzovaním a správou ML pracovných tokov Kubeflow uvoľňuje dátovým vedcom a inžinierom ruky, aby sa mohli venovať hodnotnejším činnostiam, ako je vývoj a optimalizácia modelov, čo vedie k zvyšovaniu produktivity a efektivity.

Efektívnejšie využitie zdrojov

Integrácia Kubeflow s Kubernetes umožňuje efektívnejšie využívanie zdrojov, optimalizuje prideľovanie hardvérových prostriedkov a znižuje náklady spojené s prevádzkou ML záťaží.

Začíname s Kubeflow

Na začiatok s Kubeflow môžu používatelia nasadiť platformu na Kubernetes cluster – buď on-premise, alebo v cloude. K dispozícii je viacero inštalačných príručiek podľa úrovne skúseností a požiadaviek na infraštruktúru. Pre úplných začiatočníkov s Kubernetes sú vhodné spravované služby ako Vertex AI Pipelines, ktoré zjednodušujú správu infraštruktúry a umožňujú používateľom sústrediť sa na tvorbu a prevádzku ML pracovných tokov.

Tento podrobný prehľad Kubeflow poskytuje pohľad na jeho funkcionalitu, výhody a prípady použitia, čím ponúka komplexné pochopenie pre organizácie, ktoré chcú posilniť svoje schopnosti v oblasti strojového učenia.

Čo je Kubeflow: Sada nástrojov pre ML na Kubernetes

Kubeflow je open-source projekt navrhnutý na uľahčenie nasadzovania, orchestrácie a správy modelov strojového učenia na Kubernetes. Poskytuje komplexný end-to-end stack pre pracovné toky strojového učenia a uľahčuje dátovým vedcom a inžinierom budovanie, nasadzovanie a správu škálovateľných ML modelov.

Vybrané publikácie a zdroje

1. Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
   Autori: Aditya Pandey a kol. (2022)
   Tento článok skúma nasadzovanie modelov strojového učenia pomocou Kubeflow na rôznych cloudových platformách. Štúdia poskytuje pohľad na proces nastavenia, modely nasadzovania a výkonnostné metriky Kubeflow, čím slúži ako užitočný sprievodca pre začiatočníkov. Autori zdôrazňujú vlastnosti a limity nástroja a demonštrujú jeho použitie pri tvorbe end-to-end ML pipeline. Práca má za cieľ pomôcť používateľom s minimálnymi skúsenosťami s Kubernetes využiť Kubeflow na nasadzovanie modelov.
   Viac informácií

2. CLAIMED, a visual and scalable component library for Trusted AI
   Autori: Romeo Kienzler a Ivan Nesic (2021)
   Táto práca sa zameriava na integráciu dôveryhodných AI komponentov s Kubeflow. Rieši témy ako vysvetliteľnosť, robustnosť a férovosť AI modelov. Článok predstavuje CLAIMED, znovupoužiteľný rámec komponentov, ktorý zahrnuje nástroje ako AI Explainability360 a AI Fairness360 do Kubeflow pipeline. Táto integrácia uľahčuje vývoj produkčne nasaditeľných ML aplikácií s použitím vizuálnych editorov ako ElyraAI.
   Viac informácií

3. Jet energy calibration with deep learning as a Kubeflow pipeline
   Autori: Daniel Holmberg a kol. (2023)
   Kubeflow je využitý na vytvorenie ML pipeline pre kalibráciu meraní energie jetov v experimente CMS. Autori používajú modely hlbokého učenia na zlepšenie kalibrácie energie jetov a ukazujú, ako je možné schopnosti Kubeflow rozšíriť aj na aplikácie vo fyzike vysokých energií. Článok diskutuje efektívnosť pipeline pri škálovaní ladenia hyperparametrov a efektívnom servírovaní modelov na cloudových zdrojoch.
   Viac informácií