Kubeflow – это открытая платформа для машинного обучения, которая предоставляет возможности для развертывания, управления и мониторинга моделей машинного обучения на Kubernetes, предназначенная для машинного обучения и MLOps практик. Различные этапы в типичном жизненном цикле машинного обучения представлены разными компонентами программного обеспечения в Kubeflow. Она позволяет разработчикам и исследователям в области данных эффективно создавать, разрабатывать и развертывать модели машинного обучения, упрощая процесс работы с данными и моделями. Kubeflow облегчает автоматизацию и стандартизацию процесса разработки моделей машинного обучения и управления ими, что позволяет сократить время от идеи до продуктивного внедрения модели.
В состав Kubeflow входят следующие компоненты:
- Kubeflow Notebooks для разработки модели
Модели машинного обучения разрабатываются в компоненте записной книжки называемым Kubeflow Notebooks. Компонент использует web среды разработки внутри Kubernetes кластера, с родной поддержкой Jupyter Notebook, Visual Studio Code, и RStudio.
- Kubeflow Pipelines для обучения модели
После разработки модели обучаются в компоненте Kubeflow Pipelines. Компонент служит платформой для построения и развертывания портируемого, масштабируемого рабочего процесса машинного обучения, основанного на контейнерах Docker. Облачная платформа Google адаптировала Kubeflow Pipelines DSL для использования внутри своего продукта Vertex AI Pipelines.
- Kubeflow Training Operator для обучения модели
Для некоторых моделей машинного обучения и библиотек, компонент Kubeflow Training Operator предоставляет поддержку пользовательских ресурсов Kubernetes. Компонент позволяет запускать как распределенные, так и не распределенные работы для обучения с использованием TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, XGBoost, и MPI на Kubernetes.
- KServe для использования модели
Компонент KServe (ранее называемый KFServing) предоставляет пользовательские ресурсы Kubernetes для использования моделей машинного обучения с помощью различных фреймворков включая TensorFlow, XGBoost, scikit-learn, PyTorch, и ONNX. KServe был разработан совместно Google, IBM, Bloomberg, NVIDIA, и Seldon. Публично раскрытые пользователи KServe включают Bloomberg, Gojek, и прочих.
- Katib для автоматического машинного обучения
Наконец, Kubeflow включает компонент для автоматического обучения и разработки моделей машинного обучения — Katib компонент. Он описывается как родной проект Kubernetes и позволяет производить настройку гиперпараметров, раннюю остановку и поиск нейронной архитектуры.
Kubeflow представляет собой открытую платформу для машинного обучения, основанную на Kubernetes. Его основные преимущества включают в себя:
1. Упрощение развертывания и управления моделями машинного обучения. Kubeflow предоставляет инструменты и ресурсы для создания и запуска моделей на Kubernetes, что облегчает процесс развертывания.
2. Масштабируемость и отказоустойчивость. Платформа Kubeflow позволяет масштабировать модели машинного обучения в любом масштабе и обеспечивает отказоустойчивость в случае сбоев.
3. Интеграция с инструментами для разработки и обучения моделей. Kubeflow поддерживает интеграцию с такими инструментами как Jupyter Notebook, TensorFlow и Apache Spark, облегчая процесс разработки и обучения моделей.
Недостатки Kubeflow включают в себя:
1. Сложность настройки и конфигурации. Для работы с Kubeflow требуется хорошее понимание Kubernetes и его концепций, что может быть сложно для новичков.
2. Ограничения в использовании ресурсов. Kubeflow может быть затратным по ресурсам и требовать высокой производительности сервера для работы с большими объемами данных и моделями.
3. Необходимость внедрения облачных сервисов для расширения функциональности. Для расширения возможностей Kubeflow иногда требуется интеграция с облачными сервисами, что может потребовать дополнительных затрат.