Kubernetes, IA e Machine Learning
O Kubernetes pode criar códigos reproduzíveis, portáteis e escaláveis para as cargas de trabalho de IA e Machine Learning em ambientes diversificados.
Função dos containers no desenvolvimento de IA/ML
Ao criar aplicações habilitadas para Machine Learning, o fluxo de trabalho não é linear. As etapas de pesquisa, desenvolvimento e produção estão em constante movimento à medida que as equipes trabalham para integrar e entregar continuamente (CI/CD). O processo de desenvolver, testar, combinar e implantar novos dados, algoritmos e versões de uma aplicação ativa muitas partes, dificultando o gerenciamento. É aí que entram os containers.
Os containers são uma tecnologia Linux que permite empacotar e isolar aplicações com todas as bibliotecas e dependências que ela precisa para ser executada. Eles não exigem um sistema operacional completo, apenas os componentes exatos de que precisam para operar, o que os torna leves e portáteis. Isso facilita a implantação das operações e dá aos desenvolvedores a certeza de que as aplicações serão executadas da mesma forma em diferentes plataformas ou sistemas operacionais.
Outro benefício dos containers é que eles ajudam a reduzir conflitos entre suas equipes de desenvolvimento e operações, separando áreas de responsabilidade. Ao direcionar o foco dos desenvolvedores para as aplicações e o das equipes de operação para a infraestrutura, a integrar de novos códigos a uma aplicação à medida que ela cresce e evolui ao longo de seu ciclo de vida se torna um processo mais fluido e eficiente.
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O que o Kubernetes agrega às cargas de trabalho de IA/ML?
O Kubernetes é uma plataforma open source que automatiza operações de containers Linux, eliminando grande parte dos processos manuais necessários para implantar e escalar aplicações em containers. O Kubernetes é essencial para otimizar o ciclo de vida de Machine Learning. Ele oferece aos cientistas de dados agilidade, flexibilidade, portabilidade e escalabilidade para treinar, testar e implantar modelos de ML.
Escalabilidade: com o Kubernetes, os usuários podem expandir ou reduzir as cargas de trabalho de ML, conforme a demanda. Assim, os pipelines de Machine Learning conseguem acomodar treinamentos e processamento em larga escala, sem interferir em outros elementos do projeto.
Eficiência: o Kubernetes otimiza a alocação de recursos, programando as cargas de trabalho nos nós com base na disponibilidade e capacidade deles. A tecnologia assegura que os recursos de computação sejam utilizados com propósito. Isso reduz os custos e melhora o desempenho para os usuários.
Portabilidade: o Kubernetes oferece um ambiente padronizado e independente de plataformas para os cientistas desenvolverem um modelo de ML e implantá-lo em vários ambientes e nuvens. Assim, não é preciso se preocupar com compatibilidade e dependência de fornecedor.
Tolerância a falhas: com recursos integrados de autorrecuperação e tolerância a falhas, os usuários podem confiar no Kubernetes para manter os pipelines de aprendizado de máquina funcionando, mesmo em caso de falha de hardware ou software.
Como implantar modelos de ML no Kubernetes
O ciclo de vida de Machine Learning é composto de vários elementos. E, se eles fossem gerenciados separadamente, o processo seria demorado e sua operação e manutenção demandariam muitos recursos. Com uma arquitetura Kubernetes, as organizações conseguem automatizar partes do ciclo de vida de ML, eliminando a necessidade de intervenção manual e gerando mais eficiência.
Ferramentas como o Kubeflow podem ser implementadas para ajudar os desenvolvedores a otimizarem e disponibilizarem as cargas de trabalho treinadas por ML no Kubernetes. Com o Kubeflow, você supera muitos dos desafios relacionados à orquestração de pipelines de Machine Learning, pois ele oferece um conjunto de ferramentas e APIs que simplificam o processo de treinamento e implantação de modelos de ML em escala. Ele também ajuda a padronizar e organizar operações de Machine Learning (MLOps).
Como a Red Hat pode ajudar
O Red Hat® OpenShift®, plataforma de aplicações de nuvem híbrida com tecnologia Kubernetes líder do setor, reúne serviços testados e aprovados, entregando uma experiência consistente em nuvem pública, nuvem híbrida on-premise ou na arquitetura de edge.
O Red Hat OpenShift Data Science, parte do portfólio do OpenShift AI, é um serviço para o Red Hat OpenShift que oferece aos cientistas de dados e desenvolvedores uma poderosa plataforma de Inteligência Artificial e Machine Learning (IA/ML) para a criação de aplicações inteligentes. Além de modelagem básica e experimentação, o OpenShift Data Science oferece outros recursos para MLOps, como disponibilização e monitoramento de modelos para acelerar a produção.
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