Kubeflow

Sứ mệnh của Kubeflow là làm cho việc mở rộng các mô hình ML và triển khai chúng vào môi trường sản xuất trở nên đơn giản nhất có thể bằng cách tận dụng khả năng của Kubernetes. Điều này bao gồm các lần triển khai dễ dàng, có thể lặp lại và di động trên nhiều hạ tầng khác nhau. Nền tảng này khởi đầu như một phương pháp chạy các job TensorFlow trên Kubernetes và kể từ đó đã phát triển thành một framework đa năng hỗ trợ nhiều framework và công cụ ML.

Các khái niệm và thành phần chính của Kubeflow

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines là thành phần cốt lõi cho phép người dùng định nghĩa và thực thi các quy trình ML dưới dạng Đồ thị có hướng không chu trình (DAG). Nó cung cấp một nền tảng để xây dựng các quy trình máy học có thể di động và mở rộng bằng Kubernetes. Thành phần Pipelines bao gồm:

• Giao diện người dùng (UI): Giao diện web để quản lý và theo dõi các thí nghiệm, job và lần chạy.
• SDK: Bộ gói Python để định nghĩa và thao tác pipeline và các thành phần.
• Công cụ điều phối: Lên lịch và quản lý các quy trình ML nhiều bước.

Những tính năng này giúp các nhà khoa học dữ liệu tự động hóa quy trình từ xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá đến triển khai mô hình, thúc đẩy tính tái tạo và hợp tác trong các dự án ML. Nền tảng hỗ trợ tái sử dụng các thành phần và pipeline, từ đó đơn giản hóa việc tạo giải pháp ML.

2. Bảng điều khiển trung tâm

Bảng điều khiển trung tâm Kubeflow là giao diện chính để truy cập Kubeflow và hệ sinh thái của nó. Nó tập hợp các giao diện người dùng của nhiều công cụ và dịch vụ trong cụm, cung cấp một điểm truy cập hợp nhất để quản lý các hoạt động máy học. Bảng điều khiển cung cấp các chức năng như xác thực người dùng, cách ly đa người dùng và quản lý tài nguyên.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow tích hợp với Jupyter Notebooks, cung cấp môi trường tương tác cho khám phá dữ liệu, thử nghiệm và phát triển mô hình. Notebooks hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và cho phép người dùng tạo, thực thi quy trình ML một cách hợp tác.

4. Huấn luyện và phục vụ mô hình

• Training Operator: Hỗ trợ huấn luyện phân tán các mô hình ML với các framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch và XGBoost. Nó tận dụng khả năng mở rộng của Kubernetes để huấn luyện hiệu quả trên các cụm máy.
• KFServing: Cung cấp nền tảng suy luận serverless để triển khai các mô hình ML đã huấn luyện. Nó đơn giản hóa việc triển khai và mở rộng mô hình, hỗ trợ các framework như TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.

5. Quản lý Metadata

Kubeflow Metadata là kho lưu trữ tập trung để theo dõi và quản lý metadata liên quan đến các thí nghiệm, lần chạy và artifact ML. Nó đảm bảo tính tái tạo, hợp tác và kiểm soát trong các dự án ML bằng cách cung cấp cái nhìn đồng nhất về metadata ML.

6. Katib cho tối ưu hóa siêu tham số

Katib là thành phần AutoML trong Kubeflow. Nó hỗ trợ tối ưu hóa siêu tham số, dừng sớm và tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron, tối ưu hóa hiệu suất mô hình ML bằng cách tự động hóa việc tìm kiếm siêu tham số tối ưu.

Ứng dụng và ví dụ

Kubeflow được các tổ chức thuộc nhiều ngành nghề sử dụng để tối ưu hóa hoạt động ML. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:

• Chuẩn bị và khám phá dữ liệu: Sử dụng Jupyter Notebooks và Kubeflow Pipelines để tiền xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
• Huấn luyện mô hình quy mô lớn: Tận dụng khả năng mở rộng của Kubernetes để huấn luyện các mô hình phức tạp trên tập dữ liệu lớn, cải thiện độ chính xác và rút ngắn thời gian huấn luyện.
• Tự động hóa quy trình ML: Tự động hóa các tác vụ ML lặp đi lặp lại với Kubeflow Pipelines, nâng cao năng suất và cho phép nhà khoa học dữ liệu tập trung vào phát triển, tối ưu mô hình.
• Phục vụ mô hình thời gian thực: Triển khai mô hình dưới dạng dịch vụ sẵn sàng sản xuất có khả năng mở rộng bằng KFServing, đảm bảo dự đoán thời gian thực với độ trễ thấp.

Nghiên cứu điển hình: Spotify

Spotify sử dụng Kubeflow để giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phát triển, triển khai mô hình ML ở quy mô lớn. Bằng cách tích hợp Kubeflow vào hạ tầng hiện có, Spotify đã tối ưu hóa quy trình ML, rút ngắn thời gian ra mắt tính năng mới và nâng cao hiệu quả hệ thống đề xuất.

Lợi ích khi sử dụng Kubeflow

Khả năng mở rộng và di động

Kubeflow cho phép tổ chức mở rộng hoặc thu nhỏ quy trình ML theo nhu cầu và triển khai trên nhiều hạ tầng khác nhau, bao gồm tại chỗ, đám mây và môi trường lai. Sự linh hoạt này giúp tránh bị phụ thuộc nhà cung cấp và chuyển đổi môi trường điện toán dễ dàng.

Tái tạo và theo dõi thí nghiệm

Kiến trúc dựa trên thành phần của Kubeflow hỗ trợ tái tạo thí nghiệm và mô hình. Nó cung cấp công cụ quản lý phiên bản và theo dõi tập dữ liệu, mã nguồn, tham số mô hình, đảm bảo tính nhất quán và hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu.

Mở rộng và tích hợp

Kubeflow được thiết kế linh hoạt, cho phép tích hợp nhiều công cụ, dịch vụ khác—bao gồm các nền tảng ML trên đám mây. Doanh nghiệp có thể tùy chỉnh Kubeflow với các thành phần bổ sung, tận dụng công cụ và quy trình hiện có để nâng cao hệ sinh thái ML của mình.

Giảm độ phức tạp vận hành

Bằng cách tự động hóa nhiều tác vụ liên quan đến triển khai và quản lý quy trình ML, Kubeflow giúp các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư tập trung vào các nhiệm vụ giá trị cao như phát triển, tối ưu mô hình, từ đó tăng hiệu suất và năng suất.

Tối ưu hóa sử dụng tài nguyên

Tích hợp với Kubernetes giúp Kubeflow tối ưu hóa sử dụng tài nguyên phần cứng, phân bổ tài nguyên hiệu quả và giảm chi phí vận hành các tác vụ ML.

Bắt đầu với Kubeflow

Để bắt đầu sử dụng Kubeflow, người dùng có thể triển khai trên cụm Kubernetes, tại chỗ hoặc trên đám mây. Có nhiều hướng dẫn cài đặt phù hợp với các cấp độ kinh nghiệm và nhu cầu hạ tầng khác nhau. Với người mới, các dịch vụ quản lý như Vertex AI Pipelines là lựa chọn dễ tiếp cận hơn, giúp quản lý hạ tầng để người dùng tập trung xây dựng và vận hành quy trình ML.

Bài viết này cung cấp cái nhìn chi tiết về chức năng, lợi ích và ứng dụng của Kubeflow, giúp doanh nghiệp hiểu toàn diện về giải pháp nâng cao năng lực máy học.

Tìm hiểu Kubeflow: Bộ công cụ Machine Learning trên Kubernetes

Kubeflow là dự án mã nguồn mở nhằm đơn giản hóa triển khai, điều phối và quản lý các mô hình máy học trên Kubernetes. Nó cung cấp một bộ công cụ trọn vẹn cho quy trình máy học, giúp các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dễ dàng xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình ML có thể mở rộng.

Tài liệu và nguồn tham khảo tiêu biểu

1. Triển khai mô hình ML bằng Kubeflow trên các nhà cung cấp đám mây khác nhau
   Tác giả: Aditya Pandey và cộng sự (2022)
   Bài báo này đề cập đến việc triển khai mô hình máy học bằng Kubeflow trên nhiều nền tảng đám mây. Nghiên cứu cung cấp cái nhìn về quy trình thiết lập, các mô hình triển khai và chỉ số hiệu năng của Kubeflow, là tài liệu hữu ích cho người mới bắt đầu. Tác giả nêu bật các tính năng, hạn chế của công cụ và trình bày cách sử dụng Kubeflow xây dựng pipeline ML đầu-cuối. Bài báo hướng tới hỗ trợ người dùng ít kinh nghiệm Kubernetes tận dụng Kubeflow để triển khai mô hình.
   Đọc thêm

2. CLAIMED, thư viện thành phần trực quan và mở rộng cho AI đáng tin cậy
   Tác giả: Romeo Kienzler và Ivan Nesic (2021)
   Nghiên cứu tập trung vào tích hợp các thành phần AI đáng tin cậy với Kubeflow, giải quyết các vấn đề như giải thích, độ bền, công bằng trong mô hình AI. Bài báo giới thiệu CLAIMED—một framework thành phần có thể tái sử dụng, tích hợp các công cụ như AI Explainability360, AI Fairness360 vào pipeline Kubeflow. Sự tích hợp này giúp phát triển ứng dụng máy học sản xuất bằng các trình chỉnh sửa trực quan như ElyraAI.
   Đọc thêm

3. Hiệu chỉnh năng lượng jet với deep learning dưới dạng pipeline Kubeflow
   Tác giả: Daniel Holmberg và cộng sự (2023)
   Kubeflow được sử dụng để xây dựng pipeline máy học hiệu chỉnh năng lượng jet tại thí nghiệm CMS. Tác giả sử dụng mô hình deep learning để nâng cao hiệu quả hiệu chỉnh năng lượng jet, minh họa khả năng mở rộng của Kubeflow trong các ứng dụng vật lý năng lượng cao. Bài báo đánh giá hiệu quả pipeline trong mở rộng tối ưu siêu tham số và phục vụ mô hình trên tài nguyên đám mây.
   Đọc thêm