Panoramica
Kubernetes supporta i carichi di lavoro in ambito AI/ML rendendo il codice riproducibile in modo coerente, portatile e scalabile nei diversi ambienti.
Il ruolo dei container nello sviluppo di AI/ML
Quando si realizzano applicazioni per il machine learning, il flusso di lavoro non è lineare e le fasi quali ricerca, sviluppo e produzione sono soggette alle costanti variazioni delle attività di integrazione e distribuzione continue (CI/CD) eseguite dai team di sviluppo. Il processo di realizzazione, test, integrazione e distribuzione di nuovi dati, algoritmi e versioni di un'applicazione implica numerose variabili, spesso difficili da gestire. Questo è il contesto in cui si inseriscono i container.
I container sono una tecnologia Linux che consente di raccogliere e isolare applicazioni e tutte le librerie e le dipendenze necessarie per il loro funzionamento. Ai container non serve un intero sistema operativo, ma solo alcuni componenti, per questo risultano leggeri e portabili. Questo semplifica il deployment delle operazioni e garantisce agli sviluppatori un'unica e coerente modalità di funzionamento delle applicazioni, indipendentemente dalla piattaforma o dal sistema operativo che le ospita.
I container offrono inoltre il vantaggio di contribuire a ridurre le interferenze fra i team di sviluppo e quelli operativi, separandone le aree di competenza: gli sviluppatori sono in grado di dedicarsi alle app mentre i responsabili delle operazioni possono concentrarsi sull'infrastruttura. La possibilità di integrare nuovo codice di pari passo all'evoluzione dell'applicazione rende l'intero ciclo di vita più efficiente.
Risorse da Red Hat
I vantaggi di Kubernetes per i carichi di lavoro in ambito AI/ML
Kubernetes è una piattaforma open source che automatizza le operazioni su container Linux eliminando molti dei processi manuali previsti dal deployment e dalla scalabilità di applicazioni containerizzate. Svolge un ruolo chiave nella semplificazione del ciclo di vita del machine learning poiché fornisce ai data scientist i livelli di agilità, flessibilità, portabilità e scalabilità indispensabili per l'addestramento, il test e il deployment dei modelli di ML.
Scalabilità: Kubernetes facilita la scalabilità dei carichi di lavoro di ML in base alle necessità. In questo modo le attività di machine learning sostengono elaborazioni e addestramenti su larga scala senza interferire con altri elementi del progetto.
Efficienza: Kubernetes ottimizza l'allocazione delle risorse pianificando i carichi di lavoro su nodi, in base alla loro disponibilità e capacità. Verificando che le risorse di elaborazione siano utilizzate intenzionalmente, gli utenti possono ridurre i costi a fronte di un aumento delle prestazioni.
Portabilità: Kubernetes offre un ambiente standardizzato e indipendente dalla piattaforma con il quale i data scientist possono sviluppare un modello ML e distribuirlo tra più ambienti e piattaforme cloud, senza doversi occupare dei problemi di compatibilità e vendor lock in.
Tolleranza di errore: grazie alla tolleranza di errore incorporata e alle capacità di riparazione automatica, puoi affidare a Kubernetes l'esecuzione continua delle pipeline di ML, anche in caso di guasto hardware o software.
Deployment di modelli ML su Kubernetes
Il ciclo di vita del machine learning è costituito da molti elementi diversi, la cui gestione separata risulterebbe dispendiosa, in termini di tempo e risorse. Grazie all'architettura Kubernetes, invece, le aziende possono automatizzare parte di questo ciclo, eliminando la necessità di interventi manuali e ottenendo più efficienza.
Possono ad esempio implementare kit di strumenti come Kubeflow utili agli sviluppatori per semplificare e operare carichi di lavoro ML su Kubernetes. Kubeflow risolve molte delle problematiche legate all'orchestrazione delle pipeline di ML fornendo un set di strumenti e API che semplifica il processo di addestramento e distribuzione dei modelli di ML con modalità scalabili. Consente inoltre di standardizzare e organizzare le operazioni di machine learning (MLOps).
Il ruolo di Red Hat
In qualità di piattaforma applicativa di cloud ibrido con tecnologia Kubernetes leader del settore, Red Hat® OpenShift® coniuga servizi testati e affidabili con un'esperienza uniforme tra cloud pubblico, on premise, ibrido o architettura edge.
Red Hat OpenShift AI, parte del portfolio AI di OpenShift, è un servizio di Red Hat OpenShift che mette a disposizione di data scientist e sviluppatori una piattaforma coerente ed efficiente per l'intelligenza artificiale e il machine learning, con la quale realizzare applicazioni intelligenti. Oltre alla creazione e alla sperimentazione dei modelli, OpenShift Data Science offre ulteriori capacità MLOps, come la fornitura e il monitoraggio dei modelli per un invio più rapido dei modelli in produzione.
15 motivi per adottare Red Hat OpenShift Virtualization
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