MLOps, o Operaciones de Aprendizaje Automático, es un conjunto de prácticas que combinan el aprendizaje automático (ML), la ingeniería de datos y DevOps para optimizar y automatizar el ciclo de vida del modelo ML de principio a fin. MLOps es un aspecto esencial de los flujos de trabajo actuales de ciencia de datos. Es un componente fundamental del panorama contemporáneo de la tecnología de la información, y se espera que su influencia aumente significativamente en los próximos años. Abarca todo, desde el procesamiento de datos y el desarrollo de modelos hasta la implementación, el monitoreo y la mejora continua, lo que lo convierte en una disciplina crucial para integrar el aprendizaje automático en entornos de producción.
Sin embargo, un desafío significativo en MLOps radica en la demanda de infraestructuras escalables y flexibles capaces de manejar los requisitos distintos de las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Mientras que el ciclo de desarrollo es a menudo experimental, utilizando típicamente herramientas interactivas como los cuadernos de Jupyter, la implementación en producción requiere automatización y escalabilidad.
Kubernetes, una herramienta de contenedores u orquestación, ofrece esta infraestructura esencial para apoyar MLOps a gran escala, asegurando flexibilidad, escalabilidad y gestión eficiente de recursos para diversos flujos de trabajo de ML. Para entender mejor su importancia, desglosémoslo utilizando ejemplos simples de la vida real.
1. Escalabilidad y Gestión de Recursos
Kubernetes proporciona un soporte excepcional para escalar flujos de trabajo de aprendizaje automático, que a menudo requieren recursos computacionales sustanciales. Especialmente para modelos de aprendizaje profundo, la escalabilidad dinámica es crucial para gestionar las fluctuaciones de carga durante las fases de entrenamiento e inferencia. Kubernetes automatiza la orquestación de recursos, permitiendo la escalabilidad horizontal de servicios en contenedores en respuesta a la demanda en tiempo real. En las canalizaciones de MLOps, las cargas de trabajo suelen involucrar grandes conjuntos de datos, múltiples tareas de ingeniería de características y entrenamiento de modelos que consumen muchos recursos. Kubernetes distribuye eficazmente estas tareas a través de nodos dentro de un clúster, asignando dinámicamente recursos de CPU, GPU y memoria según las necesidades de cada tarea. Este enfoque garantiza un rendimiento óptimo en los flujos de trabajo de ML, independientemente de la escala de la infraestructura. Además, las capacidades de autoescalado de Kubernetes mejoran la eficiencia de costos al reducir los recursos no utilizados durante períodos de baja demanda.
Ejemplo
Por ejemplo, una empresa que opera un sistema de recomendaciones (como Netflix sugiriendo películas) podría ver una mayor demanda en ciertos momentos del día. Kubernetes se asegura de que el sistema pueda manejar más solicitudes durante las horas pico y reducir la capacidad cuando hay menos actividad. De manera similar, Airbnb utiliza Kubernetes para gestionar sus cargas de trabajo de aprendizaje automático para búsquedas y recomendaciones personalizadas. Con el tráfico de usuarios fluctuante, Airbnb aprovecha Kubernetes para escalar automáticamente sus servicios de ML. Por ejemplo, durante las temporadas de viaje pico, Kubernetes asigna dinámicamente más recursos para manejar el aumento de solicitudes de usuarios, optimizando costos y asegurando alta disponibilidad.
2. Consistencia a Través de Entornos
Uno de los desafíos centrales en MLOps es asegurar la reproducibilidad de los experimentos y modelos de aprendizaje automático. Imagina que estás horneando un pastel y quieres que salga igual, ya sea que lo estés haciendo en casa o en una cocina comercial. Sigues la misma receta para asegurar la consistencia. Kubernetes hace algo similar al utilizar contenedores. Estos contenedores empaquetan el modelo de aprendizaje automático y todas sus dependencias (software, bibliotecas, etc.), de modo que funciona de la misma manera, ya sea que se esté probando en la computadora portátil de un desarrollador o ejecutándose en un gran entorno en la nube. Esto es crucial para los proyectos de ML porque incluso pequeñas diferencias en la configuración pueden llevar a resultados inesperados.
Ejemplo
Spotify ha adoptado Kubernetes para contenerizar sus modelos de aprendizaje automático y asegurar la reproducibilidad en diferentes entornos. Al empaquetar modelos con todas las dependencias en contenedores, Spotify minimiza las discrepancias que podrían surgir durante el despliegue. Esta práctica ha permitido a Spotify mantener consistencia en cómo se comportan los modelos en los entornos de desarrollo, prueba y producción, reduciendo el problema de ‘funciona en mi máquina’.
3. Automatizando el Trabajo
En un flujo de trabajo típico de MLOps, los científicos de datos envían actualizaciones de código y modelos a sistemas de control de versiones. Estas actualizaciones activan pipelines de CI automatizados que manejan la construcción, prueba y validación de modelos dentro de entornos en contenedores. Kubernetes agiliza este proceso orquestando las tareas en contenedores, asegurando que cada etapa del desarrollo y prueba del modelo se realice en un entorno escalable y aislado. Durante esto, los modelos, después de la validación, se implementan sin problemas en entornos de producción utilizando las características nativas de implementación y escalado de Kubernetes, lo que permite actualizaciones continuas, fiables y de baja latencia para los modelos de aprendizaje automático.
Ejemplo
Por ejemplo, cuando una nueva versión del modelo de ML está lista (como un filtro de spam en Gmail), Kubernetes puede implementarla automáticamente, asegurando que funcione bien y reemplace la versión antigua sin interrupciones. Del mismo modo, Zalando – un importante minorista de moda europeo – utiliza Kubernetes en su pipeline de CI/CD para actualizaciones de modelos de ML.
4. Monitoreo Mejorado y Gobernanza de Modelos
Monitorear modelos de aprendizaje automático en producción puede ser bastante desafiante debido a la naturaleza constantemente cambiante de las entradas de datos y el comportamiento evolutivo de los modelos a lo largo del tiempo. Kubernetes mejora enormemente la observabilidad de los sistemas de ML al ofrecer herramientas de monitoreo integradas como Prometheus y Grafana, así como sus propias capacidades de registro nativas. Estas herramientas permiten a los científicos de datos y a los ingenieros de MLOps monitorear métricas esenciales relacionadas con el rendimiento del sistema, como el uso de CPU, memoria y GPU, así como métricas específicas del modelo como la precisión de las predicciones, el tiempo de respuesta y la detección de deriva.
Ejemplo
Por ejemplo, las capacidades de Kubernetes ayudan a NVIDIA a definir métricas personalizadas relacionadas con sus modelos de aprendizaje automático, como el desvío del modelo o los cambios en la precisión a lo largo del tiempo. Configuran alertas para notificar a los científicos de datos y a los ingenieros de MLOps cuando estas métricas se encuentran fuera de los umbrales aceptables. Este monitoreo proactivo ayuda a mantener el rendimiento del modelo y asegura que los modelos funcionen como se espera.
5. Orquestación de Entrenamiento e Inferencia Distribuidos
Kubernetes ha sido esencial para orquestar el entrenamiento y la inferencia distribuidos de modelos de aprendizaje automático a gran escala. Entrenar modelos complejos, particularmente redes neuronales profundas, a menudo requiere la distribución de tareas computacionales a través de múltiples máquinas o nodos, utilizando frecuentemente hardware especializado como GPUs o TPUs. Kubernetes ofrece soporte nativo para marcos de computación distribuida como TensorFlow, PyTorch y Horovod, lo que permite a los ingenieros de aprendizaje automático escalar de manera eficiente el entrenamiento de modelos a través de clústeres.
Ejemplo
Uber, por ejemplo, emplea Kubernetes para el entrenamiento distribuido de sus modelos de aprendizaje automático utilizados en varios servicios, incluyendo el transporte compartido y la entrega de alimentos. Además, Kubernetes sirve modelos en tiempo real para proporcionar tiempos estimados de llegada (ETAs) y precios a los usuarios con baja latencia, escalando según la demanda durante las horas pico.
6. Flexibilidad Híbrida y Multi-Nube
En MLOps, las organizaciones a menudo despliegan modelos en diversos entornos, incluidos locales, nubes públicas y dispositivos de borde. El diseño agnóstico a la nube de Kubernetes permite una orquestación fluida en configuraciones híbridas y multicloud, proporcionando la flexibilidad crítica para la soberanía de datos y las necesidades de baja latencia. Al abstraer la infraestructura, Kubernetes permite que los modelos de ML se desplieguen y escalen a través de regiones y proveedores, apoyando la redundancia, la recuperación ante desastres y el cumplimiento sin estar atados a un proveedor.
Ejemplo
Por ejemplo, Alibaba utiliza Kubernetes para ejecutar sus cargas de trabajo de aprendizaje automático en centros de datos locales y en entornos de nubes públicas. Esta configuración híbrida permite a Alibaba gestionar problemas de soberanía de datos mientras proporciona la flexibilidad para escalar las cargas de trabajo según la demanda. Al utilizar las capacidades agnósticas a la nube de Kubernetes, Alibaba puede desplegar y gestionar sus modelos de manera eficiente en diferentes entornos, optimizando el rendimiento y el costo.
7. Tolerancia a Fallos
La tolerancia a fallos de Kubernetes asegura que las cargas de trabajo de aprendizaje automático puedan continuar sin inconvenientes, incluso si nodos o contenedores individuales experimentan fallos. Esta característica es crucial para el entrenamiento distribuido, donde la pérdida de un nodo podría forzar el reinicio de todo el proceso de entrenamiento, desperdiciando tanto tiempo como recursos computacionales. El plano de control de Kubernetes monitorea continuamente la salud de los nodos y pods, y cuando detecta un fallo en un nodo, automáticamente marca el pod afectado como “no saludable”. Kubernetes luego reprograma la carga de trabajo del pod fallido a otro nodo saludable en el clúster. Si hay nodos GPU disponibles, Kubernetes seleccionará uno automáticamente, permitiendo que el entrenamiento continúe sin interrupciones.
Ejemplo
Uber aprovecha Kubernetes con Horovod para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo distribuido. En esta configuración, Kubernetes ofrece tolerancia a fallos; si un nodo que ejecuta un trabajador de Horovod falla, Kubernetes reinicia automáticamente el trabajador en un nodo diferente. Al incorporar puntos de control, los trabajos de entrenamiento de Uber pueden recuperarse de tales fallos con pérdidas mínimas. Este sistema permite a Uber entrenar modelos a gran escala de manera más confiable, incluso ante problemas ocasionales de hardware o red.
Conclusión
Kubernetes se ha vuelto esencial en MLOps, proporcionando una infraestructura robusta para gestionar y escalar flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera efectiva. Sus fortalezas en la orquestación de recursos, la contenedorización, el despliegue continuo y la monitorización optimizan todo el ciclo de vida del modelo de ML, desde el desarrollo hasta la producción. A medida que los modelos de aprendizaje automático crecen en complejidad e importancia dentro de las operaciones empresariales, Kubernetes seguirá siendo fundamental para mejorar la escalabilidad, eficiencia y fiabilidad de las prácticas de MLOps. Más allá de apoyar la implementación técnica, Kubernetes también impulsa la innovación y la excelencia operativa en sistemas impulsados por IA.
Source:
https://dzone.com/articles/the-importance-of-kubernetes-in-mlops