Kubeflow: kit de ferramentas de aprendizado de máquina para Kubernetes

Kubeflow: kit de ferramentas de aprendizado de máquina para Kubernetes

Kubeflow: kit de ferramentas de aprendizado de máquina para Kubernetes

Nossa postagem de hoje tratará da área de Aprendizado automático (aprendizado de máquina / ML). Especificamente sobre um aplicativo de código aberto chamado "Kubeflow", que por sua vez, funciona em Kubernetes. Que, como muitos de vocês já sabem, é um sistema de código aberto para automatizar a implantação, escalonamento e manuseio de aplicativos em contêineres.

"Kubeflow" apesar de estar atualmente disponível sob o versão estável 1.2, conforme consta em seu site oficial e no GitHub, em seu Blog oficial, já está comentado no próxima versão 1.3. É por isso que hoje vamos nos aprofundar neste aplicativo.

Kit de ferramentas cognitivas: SW de aprendizado profundo de código aberto

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E, como de costume, para aqueles sempre ansiosos para mergulhar em um tópico lido, deixaremos os seguintes links para postagens anteriores relacionadas para você explorar assim que esta postagem for concluída:

"O Cognitive Toolkit da Microsoft (anteriormente denominado CNTK) é um kit de ferramentas de aprendizagem profunda (Machine Learning) de «Código Abierto» com enorme potencial. Também é gratuito, fácil de usar e de qualidade comercial que permite criar algoritmos de aprendizado profundo, capazes de aprender em um nível próximo ao do cérebro humano." Kit de ferramentas cognitivas: SW de aprendizado profundo de código aberto

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Kubeflow: um projeto de aprendizado de máquina aberto

Kubeflow: um projeto de aprendizado de máquina aberto

O que é Kubeflow?

De acordo com o seu Site oficial, este projeto aberto é definido da seguinte forma:

"É um projeto dedicado a tornar as implantações de fluxo de trabalho de aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes simples, portáteis e escalonáveis. O objetivo não é recriar outros serviços, mas fornecer uma maneira fácil de implantar os melhores sistemas de código aberto para ML em várias infraestruturas. Portanto, em qualquer lugar que o Kubernetes seja executado, o Kubeflow pode ser executado."

Enquanto, em seu site em GitHub, adicione brevemente o seguinte:

"Kubeflow é a plataforma nativa na nuvem para operações de aprendizado de máquina: pipelines, treinamento e implantação."

A partir disso, pode-se facilmente deduzir que, o objetivo principal da "Kubeflow" é:

"Torne o dimensionamento e a implantação do modelo de aprendizado de máquina (ML) o mais fácil possível, permitindo que o Kubernetes faça o que faz: implantações fáceis, repetíveis e portáteis em uma infraestrutura diversa, implantação e gerenciamento de microsserviços fracamente acoplados e escalonados com base na demanda."

Caracteristicas?

Entre as características marcantes do "Kubeflow" Podemos mencionar o seguinte:

  • Inclui serviços para criar e gerenciar cadernos Júpiter interativos. Permitindo customizar a implantação dos mesmos e de outros recursos computacionais para adaptá-los às necessidades da ciência de dados. Assim, é mais fácil experimentar fluxos de trabalho locais e, em seguida, implantá-los na nuvem quando necessário.
  • Fornece um operador de job de treinamento personalizado do TensorFlow. Que pode ser usado para treinar um modelo de ML. Em particular, o operador de tarefa do Kubeflow pode lidar com tarefas de treinamento distribuídas do TensorFlow. Permitindo o poder de configurar o controlador de treinamento para usar CPUs ou GPUs e, assim, se adaptar a vários tamanhos de cluster.
  • Oferece suporte a um contêiner do TensorFlow Serving para exportar modelos treinados do TensorFlow para o Kubernetes. Além disso, o Kubeflow também é integrado ao Seldon Core, uma plataforma de código aberto para implantação de modelos de aprendizado de máquina no Kubernetes, e ao NVIDIA Triton Inference Server para maximizar a utilização da GPU ao implantar modelos ML / DL em escala.
  • Inclui a tecnologia Kubeflow Pipelines. Que é uma solução abrangente para implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta. Permitindo experimentação rápida e confiável, para agendamento e comparação de execuções e revisão de relatórios detalhados em cada execução.
  • Oferece uma base multi-estrutura. Visto que, além de funcionar muito bem com o TensorFlow, em breve terá suporte para PyTorch, Apache MXNet, MPI, XGBoost, Chainer e muito mais.

Mais informações atualizadas sobre "Kubeflow" pode ser obtido diretamente em seu Blog oficial.

O que é Kubernetes?

Dado que, "Kubeflow" funciona em "Kubernetes", vale a pena especificar de acordo com o seu Site oficial que o último é o seguinte:

"Kubernetes (K8s) é uma plataforma de código aberto para automatizar a implantação, escalonamento e gerenciamento de aplicativos em contêineres."

E no caso de querer aprofundar "Kubernetes" Você pode explorar nossas publicações anteriores e mais recentes a seguir:

Artigo relacionado:
O Kubernetes 1.19 chega com um ano de suporte, TLS 1.3, melhorias e muito mais
Docker vs. Kubernetes
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Imagem genérica para conclusões do artigo

Conclusão

Nós esperamos isso "postinho útil" em «Kubeflow», um projeto de código aberto interessante e moderno na área de aprendizagem profunda, feito para aumentar o alcance da plataforma de código aberto «Kubernetes »; é de grande interesse e utilidade, para todo o «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» e de grande contribuição para a difusão do maravilhoso, gigantesco e crescente ecossistema de aplicações de «GNU/Linux».

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