La utilidad de Kubernetes para la IA y el ML

Kubernetes puede reproducir, trasladar y ajustar el código de manera uniforme en diversos entornos, lo cual es muy útil para las cargas de trabajo de IA y ML.

Cuando se diseñan aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático, el flujo de trabajo no es lineal, y las etapas de investigación, desarrollo y producción están en actividad permanente a medida que los equipos trabajan en su integración y distribución continuas (CI/CD). El proceso de diseño, prueba, unificación e implementación de datos, versiones y algoritmos nuevos de una aplicación genera un montón de elementos, lo cual no es sencillo de gestionar. Ahí es donde entran en juego los contenedores, una tecnología de Linux que permite empaquetar y aislar las aplicaciones junto con todas las bibliotecas y las dependencias que necesitan para ejecutarse.

Como no utilizan el sistema operativo completo, sino solo los elementos que necesitan para funcionar, son ligeros y portátiles. Gracias a ellos, los equipos de operaciones realizan implementaciones con mayor facilidad y los desarrolladores tienen la certeza de que las aplicaciones se ejecutarán exactamente igual en distintas plataformas o sistemas operativos.

Otra ventaja de los contenedores es que reducen los problemas entre los equipos de desarrollo y operaciones, ya que separan las áreas de responsabilidad. Como permiten que los desarrolladores se centren en las aplicaciones y los equipos de operaciones, en la infraestructura, la integración de código nuevo a una aplicación a medida que crece y evoluciona en su ciclo de vida resulta más sencilla y eficaz.

Kubernetes es una plataforma open source que automatiza las operaciones de los contenedores de Linux y elimina muchos de los procesos manuales involucrados en la implementación y el ajuste de las aplicaciones en ellos. Es fundamental para optimizar el ciclo de vida del aprendizaje automático, ya que ofrece a los analistas de datos la agilidad, la flexibilidad, la portabilidad y la capacidad de ajuste que necesitan para entrenar, probar e implementar los modelos de ML.

Capacidad de ajuste: Kubernetes permite que los usuarios amplíen o reduzcan las cargas de trabajo de ML según sea necesario. Esto garantiza que los procesos de aprendizaje automático puedan ajustarse a los entrenamientos y los procesamientos de gran envergadura sin interferir con otros elementos del proyecto. 

Eficiencia: Kubernetes programa las cargas de trabajo en los nodos en función de su disponibilidad y capacidad para optimizar la asignación de recursos. Al garantizar que los recursos informáticos se utilicen de manera intencionada, los usuarios podrán observar una reducción en los costos y un aumento en el rendimiento.

Portabilidad: Kubernetes ofrece un entorno estandarizado que no depende de ninguna plataforma, lo cual permite a los analistas de datos desarrollar un solo modelo de ML e implementarlo en muchos entornos y plataformas de nube. Es decir, no deben preocuparse por los problemas de compatibilidad ni de dependencia de un solo proveedor.

Tolerancia a los errores: gracias a las funciones integradas de autorreparación y tolerancia a los errores, los usuarios pueden confiar en que, con Kubernetes, los procesos de ML seguirán funcionado incluso si falla el sistema de hardware o software.

El ciclo de vida del aprendizaje automático consta de varios elementos distintos cuya gestión y mantenimiento por separado podrían llevar mucho tiempo y recursos. Gracias a la arquitectura de Kubernetes, las empresas pueden automatizar ciertas partes de este ciclo de vida, con lo cual las personas no tienen que encargarse de ello y el proceso se vuelve más eficiente. 

Pueden implementarse kits de herramientas, como Kubeflow, para ayudar a los desarrolladores en la optimización y la distribución de las cargas de trabajo entrenadas de ML en Kubernetes. Kubeflow soluciona muchos de los problemas relacionados con la organización de los procesos del aprendizaje automático, ya que ofrece un conjunto de herramientas y API que simplifican el entrenamiento y la implementación de modelos de ML según las necesidades. También permite organizar y estandarizar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Red Hat® OpenShift® es una plataforma para las aplicaciones de la nube híbrida líder en el sector y basada en Kubernetes que ofrece servicios probados y confiables y una experiencia uniforme en la nube pública, la nube híbrida local o la arquitectura de edge computing.

Red Hat OpenShift Data Science, parte de la cartera de productos de OpenShift AI, es un servicio de Red Hat OpenShift que proporciona a los analistas de datos y a los desarrolladores una plataforma uniforme y sólida de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) para diseñar aplicaciones inteligentes. No solo permite crear y probar modelos, lo cual es fundamental, sino que también ofrece funciones de MLOps, como la distribución y la supervisión de los modelos, para que pasen a la etapa de producción más rápidamente.