Kubeflow

Misją Kubeflow jest maksymalne uproszczenie skalowania modeli ML i ich wdrażania do produkcji poprzez wykorzystanie możliwości Kubernetes. Obejmuje to łatwe, powtarzalne i przenośne wdrożenia w różnych infrastrukturach. Platforma zaczęła jako metoda uruchamiania zadań TensorFlow na Kubernetes, a dziś jest wszechstronnym frameworkiem obsługującym szeroki zakres narzędzi i frameworków ML.

Kluczowe pojęcia i komponenty Kubeflow

1. Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines to podstawowy komponent pozwalający użytkownikom definiować i wykonywać przepływy pracy ML jako skierowane grafy acykliczne (DAG). Zapewnia platformę do budowania przenośnych i skalowalnych przepływów pracy ML na Kubernetes. Komponent Pipelines obejmuje:

• Interfejs użytkownika (UI): Webowy interfejs do zarządzania i śledzenia eksperymentów, zadań i uruchomień.
• SDK: Zestaw pakietów Pythona do definiowania i manipulowania pipeline’ami oraz komponentami.
• Silnik orkiestracji: Planuje i zarządza wieloetapowymi przepływami pracy ML.

Te funkcje umożliwiają automatyzację całego procesu — od przygotowania danych, przez trenowanie modelu i jego ewaluację, po wdrożenie — co sprzyja powtarzalności i współpracy w projektach ML. Platforma wspiera ponowne wykorzystanie komponentów i pipeline’ów, usprawniając tworzenie rozwiązań ML.

2. Centralny dashboard

Centralny dashboard Kubeflow jest głównym interfejsem do dostępu do Kubeflow i jego ekosystemu. Agreguje interfejsy użytkownika różnych narzędzi i usług w klastrze, zapewniając jednolity punkt dostępu do zarządzania aktywnościami ML. Dashboard oferuje takie funkcje jak uwierzytelnianie użytkowników, izolacja wielu użytkowników i zarządzanie zasobami.

3. Jupyter Notebooks

Kubeflow integruje się z Jupyter Notebooks, oferując interaktywne środowisko do eksploracji danych, eksperymentowania i rozwoju modeli. Notebooki obsługują różne języki programowania i pozwalają użytkownikom wspólnie tworzyć i wykonywać przepływy pracy ML.

4. Trenowanie i serwowanie modeli

• Training Operator: Obsługuje rozproszone trenowanie modeli ML przy użyciu popularnych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch i XGBoost. Wykorzystuje skalowalność Kubernetes do efektywnego trenowania modeli na klastrach maszyn.
• KFServing: Zapewnia serwerlessową platformę inferencyjną do wdrażania wytrenowanych modeli ML. Upraszcza wdrażanie i skalowanie modeli, obsługując frameworki takie jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.

5. Zarządzanie metadanymi

Kubeflow Metadata to centralne repozytorium do śledzenia i zarządzania metadanymi powiązanymi z eksperymentami ML, uruchomieniami i artefaktami. Zapewnia powtarzalność, współpracę i nadzór w projektach ML, oferując spójny widok metadanych ML.

6. Katib do strojenia hiperparametrów

Katib to komponent do automatycznego uczenia maszynowego (AutoML) w Kubeflow. Wspiera strojenie hiperparametrów, wczesne zatrzymywanie i poszukiwanie architektur sieciowych, optymalizując wydajność modeli ML poprzez automatyzację poszukiwania optymalnych hiperparametrów.

Zastosowania i przykłady

Kubeflow jest wykorzystywany przez organizacje z różnych branż do usprawniania operacji ML. Typowe przypadki użycia to:

• Przygotowanie i eksploracja danych: Wykorzystanie Jupyter Notebooks i Kubeflow Pipelines do efektywnego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.
• Skalowalne trenowanie modeli: Wykorzystanie skalowalności Kubernetes do trenowania złożonych modeli na dużych zbiorach danych, co zwiększa dokładność i skraca czas trenowania.
• Zautomatyzowane przepływy pracy ML: Automatyzacja powtarzalnych zadań ML za pomocą Kubeflow Pipelines, zwiększająca produktywność i umożliwiająca naukowcom danych koncentrację na rozwoju i optymalizacji modeli.
• Serwowanie modeli w czasie rzeczywistym: Wdrażanie modeli jako skalowalnych, gotowych do produkcji usług za pomocą KFServing, gwarantując niskie opóźnienia predykcji dla aplikacji czasu rzeczywistego.

Studium przypadku: Spotify

Spotify wykorzystuje Kubeflow, aby umożliwić swoim naukowcom danych i inżynierom rozwijanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Integrując Kubeflow z istniejącą infrastrukturą, Spotify usprawniło swoje przepływy pracy ML, skracając czas wprowadzania nowych funkcji na rynek i poprawiając efektywność systemów rekomendacyjnych.

Korzyści z używania Kubeflow

Skalowalność i przenośność

Kubeflow pozwala organizacjom skalować przepływy pracy ML w górę lub w dół według potrzeb i wdrażać je w różnych infrastrukturach — lokalnie, w chmurze lub w środowiskach hybrydowych. Ta elastyczność pomaga uniknąć uzależnienia od dostawcy i umożliwia płynne przejścia między różnymi środowiskami obliczeniowymi.

Powtarzalność i śledzenie eksperymentów

Architektura oparta na komponentach Kubeflow ułatwia powtarzanie eksperymentów i modeli. Zapewnia narzędzia do wersjonowania i śledzenia zbiorów danych, kodu i parametrów modeli, gwarantując spójność i współpracę wśród naukowców danych.

Rozszerzalność i integracja

Kubeflow zaprojektowano z myślą o rozszerzalności, umożliwiając integrację z innymi narzędziami i usługami, w tym chmurowymi platformami ML. Organizacje mogą dostosować Kubeflow, dodając kolejne komponenty i wykorzystując istniejące narzędzia i przepływy pracy, aby wzbogacić swój ekosystem ML.

Zmniejszenie złożoności operacyjnej

Automatyzując wiele zadań związanych z wdrażaniem i zarządzaniem przepływami pracy ML, Kubeflow pozwala naukowcom danych i inżynierom skupić się na zadaniach o wyższej wartości, takich jak rozwój i optymalizacja modeli, co przekłada się na wzrost produktywności i efektywności.

Lepsze wykorzystanie zasobów

Integracja Kubeflow z Kubernetes umożliwia efektywniejsze wykorzystanie zasobów, optymalizując alokację sprzętową i zmniejszając koszty związane z uruchamianiem zadań ML.

Jak zacząć z Kubeflow

Aby rozpocząć pracę z Kubeflow, użytkownicy mogą wdrożyć go na klastrze Kubernetes — lokalnie lub w chmurze. Dostępnych jest wiele przewodników instalacyjnych, dostosowanych do różnych poziomów zaawansowania i wymagań infrastrukturalnych. Osoby nowe w Kubernetes mogą skorzystać z zarządzanych usług, takich jak Vertex AI Pipelines, które upraszczają zarządzanie infrastrukturą i pozwalają skupić się na budowie oraz uruchamianiu przepływów pracy ML.

To szczegółowe omówienie Kubeflow przybliża jego funkcjonalności, korzyści i zastosowania, oferując kompleksowe zrozumienie dla organizacji chcących rozwijać swoje możliwości uczenia maszynowego.

Zrozumieć Kubeflow: zestaw narzędzi ML na Kubernetes

Kubeflow to projekt open source zaprojektowany, aby ułatwić wdrażanie, orkiestrację i zarządzanie modelami uczenia maszynowego na Kubernetes. Zapewnia kompleksowy, end-to-end stack do przepływów pracy ML, ułatwiając naukowcom danych i inżynierom budowę, wdrażanie i zarządzanie skalowalnymi modelami ML.

Wybrane publikacje i zasoby

1. Deployment of ML Models using Kubeflow on Different Cloud Providers
   Autorzy: Aditya Pandey i in. (2022)
   Artykuł analizuje wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu Kubeflow na różnych platformach chmurowych. Studium dostarcza informacji o procesie instalacji, modelach wdrożeniowych i metrykach wydajności Kubeflow, będąc przydatnym przewodnikiem dla początkujących. Autorzy podkreślają możliwości i ograniczenia tego narzędzia oraz prezentują jego zastosowanie do budowy end-to-end pipeline’ów ML. Praca ma na celu wsparcie użytkowników z minimalnym doświadczeniem w Kubernetes w wykorzystaniu Kubeflow do wdrażania modeli.
   Czytaj więcej

2. CLAIMED, a visual and scalable component library for Trusted AI
   Autorzy: Romeo Kienzler i Ivan Nesic (2021)
   Praca koncentruje się na integracji zaufanych komponentów AI z Kubeflow. Podejmuje tematy takie jak wyjaśnialność, odporność i sprawiedliwość modeli AI. Autorzy przedstawiają CLAIMED — framework wielokrotnego użytku, który integruje narzędzia takie jak AI Explainability360 i AI Fairness360 z pipeline’ami Kubeflow. Integracja ta ułatwia tworzenie produkcyjnych aplikacji ML przy użyciu wizualnych edytorów, takich jak ElyraAI.
   Czytaj więcej

3. Jet energy calibration with deep learning as a Kubeflow pipeline
   Autorzy: Daniel Holmberg i in. (2023)
   Kubeflow jest wykorzystywany do stworzenia pipeline’u ML do kalibracji pomiarów energii dżetów w eksperymencie CMS. Autorzy stosują modele deep learning do poprawy kalibracji energii dżetów, pokazując, jak możliwości Kubeflow można rozszerzyć na zastosowania w fizyce wysokich energii. Artykuł opisuje skuteczność pipeline’u w skalowaniu strojenia hiperparametrów i serwowaniu modeli na zasobach chmurowych.
   Czytaj więcej