L’importanza di Kubernetes in MLOps e la sua influenza sulle moderne imprese

MLOps, o Machine Learning Operations, è un insieme di pratiche che combinano machine learning (ML), ingegneria dei dati e DevOps per ottimizzare e automatizzare il ciclo di vita del modello ML end-to-end. MLOps è un aspetto essenziale dei flussi di lavoro attuali nella scienza dei dati. È un componente fondamentale del panorama contemporaneo della tecnologia dell’informazione, e la sua influenza è destinata ad aumentare significativamente nei prossimi anni. Comprende tutto, dalla lavorazione dei dati e lo sviluppo dei modelli fino al deployment, monitoraggio e miglioramento continuo, rendendolo una disciplina cruciale per integrare il machine learning negli ambienti di produzione.

Tuttavia, una sfida significativa in MLOps risiede nella necessità di un’infrastruttura scalabile e flessibile in grado di gestire i requisiti distintivi dei carichi di lavoro del machine learning. Mentre il ciclo di sviluppo è spesso sperimentale, tipicamente utilizzando strumenti interattivi come i notebook Jupyter, il deployment in produzione richiede automazione e scalabilità.

Kubernetes, uno strumento di container o orchestrazione, offre questa infrastruttura essenziale per supportare MLOps su larga scala, garantendo flessibilità, scalabilità e gestione efficiente delle risorse per flussi di lavoro ML diversificati. Per comprendere ulteriormente la sua importanza, analizziamolo utilizzando esempi semplici e reali.

1. Scalabilità e gestione delle risorse

Kubernetes offre un support eccezionale per la scalabilità dei flussi di lavoro di machine learning, che richiedono frequentemente sostanziali risorse computazionali. Soprattutto per i modelli di deep learning, la scalabilità dinamica è cruciale per gestire i carichi di lavoro fluttuanti durante le fasi di addestramento e inferenza. Kubernetes automatizza l’orchestrazione delle risorse, consentendo la scalabilità orizzontale dei servizi containerizzati in risposta alla domanda in tempo reale. Nei pipeline di MLOps, i carichi di lavoro coinvolgono tipicamente grandi set di dati, molteplici compiti di ingegneria delle caratteristiche e addestramento di modelli ad alta intensità di risorse. Kubernetes distribuisce efficacemente questi compiti tra i nodi all’interno di un cluster, allocando dinamicamente CPU, GPU e risorse di memoria in base alle esigenze di ciascun compito. Questo approccio garantisce prestazioni ottimali attraverso i flussi di lavoro di ML, indipendentemente dalla scala dell’infrastruttura. Inoltre, le capacità di auto-scaling di Kubernetes migliorano l’efficienza dei costi riducendo le risorse inutilizzate durante i periodi di bassa domanda.

Esempio

Ad esempio, un’azienda che gestisce un sistema di raccomandazione (come Netflix che suggerisce film) potrebbe vedere una domanda più alta in determinati momenti della giornata. Kubernetes garantisce che il sistema possa gestire più richieste durante le ore di punta e ridimensionarsi quando è più tranquillo. Allo stesso modo, Airbnb utilizza Kubernetes per gestire i suoi carichi di lavoro di machine learning per ricerche e raccomandazioni personalizzate. Con il traffico degli utenti fluttuante, Airbnb sfrutta Kubernetes per scalare automaticamente i suoi servizi di ML. Ad esempio, durante le stagioni di viaggio di punta, Kubernetes assegna dinamicamente più risorse per gestire l’aumento delle richieste degli utenti, ottimizzando i costi e garantendo alta disponibilità.

2. Coerenza tra Ambienti

Una delle sfide principali in MLOps è garantire la riproducibilità degli esperimenti e dei modelli di machine learning. Immagina di cuocere una torta e vuoi che venga uguale, sia che tu stia cucinando a casa sia in una cucina commerciale. Segui la stessa ricetta per garantire coerenza. Kubernetes fa qualcosa di simile utilizzando i container. Questi container impacchettano il modello di machine learning e tutte le sue dipendenze (software, librerie, ecc.), in modo che funzioni allo stesso modo, sia che venga testato sul laptop di uno sviluppatore sia che venga eseguito in un grande ambiente cloud. Questo è cruciale per i progetti di ML perché anche piccole differenze nella configurazione possono portare a risultati inaspettati.

Esempio

Spotify ha adottato Kubernetes per containerizzare i suoi modelli di machine learning e garantire la riproducibilità attraverso diversi ambienti. Impacchettando i modelli con tutte le dipendenze in container, Spotify minimizza le discrepanze che potrebbero sorgere durante il deployment. Questa pratica ha permesso a Spotify di mantenere coerenza nelle prestazioni dei modelli tra gli ambienti di sviluppo, test e produzione, riducendo il problema del “funziona sul mio computer”.

3. Automatizzare il Lavoro

In un tipico flusso di lavoro MLOps, i data scientist inviano codice e aggiornamenti dei modelli ai sistemi di controllo versione. Questi aggiornamenti attivano pipeline CI automatizzate che gestiscono la costruzione, il test e la validazione dei modelli all’interno di ambienti containerizzati. Kubernetes snellisce questo processo orchestrando i compiti containerizzati, assicurando che ciascuna fase dello sviluppo e del testing del modello venga eseguita in un ambiente scalabile e isolato. Durante questo processo, i modelli, dopo la validazione, vengono distribuiti senza problemi negli ambienti di produzione utilizzando le funzionalità di distribuzione e scalabilità native di Kubernetes, consentendo aggiornamenti continui, affidabili e a bassa latenza per i modelli di machine learning.

Esempio

Ad esempio, quando una nuova versione del modello ML è pronta (come un filtro antispam in Gmail), Kubernetes può distribuirla automaticamente, assicurando che funzioni bene e sostituisca la vecchia versione senza interruzioni. Allo stesso modo, Zalando – un importante rivenditore di moda europeo – utilizza Kubernetes nella sua pipeline CI/CD per gli aggiornamenti dei modelli ML.

4. Monitoraggio Avanzato e Governance dei Modelli

Monitorare i modelli di machine learning in produzione può essere piuttosto difficile a causa della natura in continua evoluzione degli input di dati e del comportamento in evoluzione dei modelli nel tempo. Kubernetes migliora notevolmente l’osservabilità dei sistemi ML offrendo strumenti di monitoraggio integrati come Prometheus e Grafana, oltre alle proprie capacità di logging. Questi strumenti consentono ai data scientist e agli ingegneri MLOps di monitorare metriche essenziali relative alle prestazioni del sistema, come l’uso di CPU, memoria e GPU, così come metriche specifiche del modello come la precisione delle previsioni, il tempo di risposta e il rilevamento del drift.

Esempio

Ad esempio, le capacità di Kubernetes aiutano NVIDIA a definire metriche personalizzate relative ai loro modelli di machine learning, come il drift del modello o le variazioni di precisione nel tempo. Hanno impostato avvisi per notificare gli scienziati dei dati e gli ingegneri MLOps quando queste metriche superano le soglie accettabili. Questo monitoraggio proattivo aiuta a mantenere le prestazioni del modello e garantisce che i modelli funzionino come previsto.

5. Orchestrazione dell’Addestramento e dell’Inferenza Distribuita

Kubernetes è stato essenziale per orchestrare l’addestramento e l’inferenza distribuiti di modelli di machine learning su larga scala. L’addestramento di modelli complessi, in particolare delle reti neurali profonde, richiede spesso la distribuzione di compiti computazionali su più macchine o nodi, utilizzando frequentemente hardware specializzato come GPU o TPU. Kubernetes offre supporto nativo per framework di calcolo distribuito come TensorFlow, PyTorch e Horovod, consentendo agli ingegneri di machine learning di scalare in modo efficiente l’addestramento dei modelli attraverso i cluster. 

Esempio

Uber, ad esempio, utilizza Kubernetes per l’addestramento distribuito dei suoi modelli di machine learning utilizzati in vari servizi, tra cui il ride-sharing e la consegna di cibo. Inoltre, Kubernetes serve modelli in tempo reale per fornire tempi di arrivo stimati (ETA) e prezzi agli utenti con bassa latenza, scalando in base alla domanda durante le ore di punta.

6. Flessibilità Ibrida e Multi-Cloud

Nell’MLOps, le organizzazioni spesso distribuiscono modelli su diversi ambienti, inclusi on-premises, cloud pubblici e dispositivi edge. Il design cloud-agnostic di Kubernetes consente un’orchestrazione senza soluzione di continuità in configurazioni ibride e multi-cloud, fornendo flessibilità fondamentale per esigenze di sovranità dei dati e latenza ridotta. Astrattendo l’infrastruttura, Kubernetes permette ai modelli di ML di essere distribuiti e scalati attraverso regioni e fornitori, supportando ridondanza, ripristino da disastro e conformità senza dipendenza da un fornitore.

Esempio

Ad esempio, Alibaba utilizza Kubernetes per eseguire i suoi carichi di lavoro di machine learning sia nei data center on-premises che negli ambienti cloud pubblici. Questa configurazione ibrida consente ad Alibaba di gestire le problematiche legate alla sovranità dei dati fornendo al contempo la flessibilità di scalare i carichi di lavoro in base alla domanda. Sfruttando le capacità cloud-agnostic di Kubernetes, Alibaba può distribuire e gestire i suoi modelli in modo efficiente su ambienti diversi, ottimizzando le prestazioni e i costi.

7. Tolleranza ai guasti

La tolleranza ai guasti di Kubernetes garantisce che i carichi di lavoro di apprendimento automatico possano procedere senza intoppi, anche se singoli nodi o contenitori subiscono guasti. Questa funzionalità è cruciale per l’addestramento distribuito, dove la perdita di un nodo potrebbe altrimenti costringere a un riavvio dell’intero processo di addestramento, spreccando tempo e risorse computazionali. Il piano di controllo di Kubernetes monitora continuamente lo stato di salute dei nodi e dei pod e, quando rileva un guasto di un nodo, contrassegna automaticamente il pod interessato come “non sano”. Kubernetes quindi pianifica nuovamente il carico di lavoro dal pod fallito a un altro nodo sano nel cluster. Se sono disponibili nodi GPU, Kubernetes ne selezionerà automaticamente uno, consentendo all’addestramento di continuare senza interruzioni.

Esempio

Uber sfrutta Kubernetes con Horovod per l’addestramento distribuito di modelli di deep learning. In questa configurazione, Kubernetes offre tolleranza ai guasti; se un nodo che esegue un worker Horovod fallisce, Kubernetes riavvia automaticamente il worker su un nodo diverso. Incorporando il checkpointing, i lavori di addestramento di Uber possono riprendersi da tali guasti con una perdita minima. Questo sistema consente a Uber di addestrare modelli su larga scala in modo più affidabile, anche di fronte a problemi occasionali di hardware o di rete.

Conclusion

Kubernetes è diventato essenziale in MLOps, fornendo un’infrastruttura robusta per gestire e scalare in modo efficace i flussi di lavoro di machine learning. I suoi punti di forza nell’orchestrazione delle risorse, nella containerizzazione, nello sviluppo continuo e nel monitoraggio ottimizzano l’intero ciclo di vita del modello ML, dalla fase di sviluppo fino alla produzione. Man mano che i modelli di machine learning diventano più complessi e importanti all’interno delle operazioni aziendali, Kubernetes continuerà ad essere fondamentale nel migliorare la scalabilità, l’efficienza e l’affidabilità delle pratiche di MLOps. Oltre a sostenere l’implementazione tecnica, Kubernetes guida anche l’innovazione e l’eccellenza operativa nei sistemi basati sull’IA.