Het Belang van Kubernetes in MLOps en de Invloed ervan op Moderne Bedrijven

MLOps, of Machine Learning Operations, is een set van praktijken die machine learning (ML), data engineering en DevOps combineren om het end-to-end ML-modellevenscyclus te stroomlijnen en automatiseren. MLOps is een essentieel aspect van de huidige data science workloads. Het is een fundamenteel onderdeel van het hedendaagse IT-landschap en men verwacht dat de invloed ervan in de komende jaren aanzienlijk zal toenemen. Het omvat alles van gegevensverwerking en modelontwikkeling tot implementatie, monitoring en continue verbetering, waardoor het een cruciale discipline is bij het integreren van machine learning in productieomgevingen.

Echter, een belangrijke uitdaging binnen MLOps ligt in de vraag naar schaalbare en flexibele infrastructuur die in staat is om aan de specifieke eisen van machine learning workloads te voldoen. Terwijl de ontwikkelingscyclus vaak experimenteel is, waarbij meestal interactieve tools zoals Jupyter-notebooks worden gebruikt, vereist implementatie in productie automatisering en schaalbaarheid.

Kubernetes, een container- of orchestratietool, biedt deze infrastructuur die essentieel is om MLOps op schaal te ondersteunen, met behoud van flexibiliteit, schaalbaarheid en efficiënt beheer van resources voor diverse ML-workflows. Om het belang verder te begrijpen, zullen we dit aan de hand van eenvoudige, realistische voorbeelden uiteenzetten.

1. Schaalbaarheid en Resource Management

Kubernetes biedt uitstekende ondersteuning voor het schalen van machine learning workflows, die vaak aanzienlijke rekenkracht vereisen. Vooral voor diepe leermethoden is dynamisch schalen essentieel om fluctuerende werkbelastingen tijdens de training en inferentiefasen te beheren. Kubernetes automatiseert resource-orchestratie, waardoor horizontaal schalen van gecontaineriseerde services mogelijk is in reactie op de realtime vraag. In MLOps-pijplijnen omvatten werkbelastingen doorgaans grote datasets, meerdere taken voor feature engineering en resource-intensieve modeltraining. Kubernetes verdeelt deze taken effectief over knooppunten binnen een cluster, waarbij CPU-, GPU- en geheugenbronnen dynamisch worden toegewezen op basis van de behoeften van elke taak. Deze aanpak garandeert optimale prestaties in ML-workflows, ongeacht de schaal van de infrastructuur. Bovendien verbeteren de auto-schaalmogelijkheden van Kubernetes de kostenefficiëntie door ongebruikte bronnen te verminderen tijdens periodes van lage vraag.

Voorbeeld

Als voorbeeld, een bedrijf dat een aanbevelingssysteem draait (zoals Netflix die films suggereert) kan hogere vraag zien op bepaalde momenten van de dag. Kubernetes zorgt ervoor dat het systeem meer verzoeken kan verwerken tijdens piekuren en schaalt terug wanneer het rustiger is. Op dezelfde manier gebruikt Airbnb Kubernetes om zijn machine learning werkbelastingen te beheren voor gepersonaliseerde zoekopdrachten en aanbevelingen. Met fluctuerend gebruikersverkeer maakt Airbnb gebruik van Kubernetes om automatisch zijn ML-services te schalen. Zo kan tijdens piekseizoenen Kubernetes dynamisch meer bronnen toewijzen om verhoogde gebruikersverzoeken aan te kunnen, waardoor kosten worden geoptimaliseerd en een hoge beschikbaarheid wordt gegarandeerd.

2. Consistentie Over Verschillende Omgevingen

Een van de belangrijkste uitdagingen in MLOps is het waarborgen van de reproduceerbaarheid van machine learning-experimenten en modellen. Stel je voor dat je een taart bakt en wilt dat deze altijd hetzelfde resultaat geeft, of je nu thuis bakt of in een commerciële keuken. Je volgt hetzelfde recept om consistentie te waarborgen. Kubernetes doet iets soortgelijks door gebruik te maken van containers. Deze containers verpakken het machine learning-model en al zijn afhankelijkheden (software, bibliotheken, enz.), zodat het op dezelfde manier werkt, of het nu getest wordt op de laptop van een ontwikkelaar of draait in een grote cloudomgeving. Dit is cruciaal voor ML-projecten, omdat zelfs kleine verschillen in de opstelling kunnen leiden tot onverwachte resultaten.

Voorbeeld

Spotify heeft Kubernetes aangenomen om zijn machine-learningmodellen te containeriseren en reproduceerbaarheid in verschillende omgevingen te waarborgen. Door modellen met alle afhankelijkheden in containers te verpakken, minimaliseert Spotify discrepanties die tijdens de implementatie kunnen ontstaan. Deze praktijk heeft Spotify in staat gesteld om consistentie te behouden in de prestaties van modellen in ontwikkelings-, test- en productieomgevingen, waardoor het probleem van ‘werkt op mijn machine’ vermindert.

3. Automatiseren van het Werk

In een typische MLOps-werkstroom dienen datawetenschappers code- en modelupdates in bij versiebeheersystemen. Deze updates activeren geautomatiseerde CI-pijplijnen die verantwoordelijk zijn voor het bouwen, testen en valideren van modellen binnen gecontaineriseerde omgevingen. Kubernetes stroomlijnt dit proces door de gecontaineriseerde taken te orkestreren, waardoor ervoor wordt gezorgd dat elke fase van modelontwikkeling en -testing wordt uitgevoerd in een schaalbare en geïsoleerde omgeving. Tijdens dit proces worden modellen, na validatie, soepel naar productieomgevingen uitgerold met behulp van de native implementatie- en schalingsfuncties van Kubernetes, waardoor continue, betrouwbare en low-latency updates van machine learning-modellen mogelijk zijn.

Voorbeeld

Bijvoorbeeld, wanneer een nieuwe ML-modelversie klaar is (zoals een spamfilter in Gmail), kan Kubernetes deze automatisch uitrollen, waarbij ervoor wordt gezorgd dat deze goed presteert en de oude versie zonder onderbreking vervangt. Evenzo maakt Zalando – een grote Europese mode-retailer – gebruik van Kubernetes in zijn CI/CD-pijplijn voor updates van ML-modellen.

4. Verbeterde Monitoring en Model Governance

Het monitoren van machine learning-modellen in productie kan behoorlijk uitdagend zijn vanwege de voortdurend veranderende aard van gegevensinvoer en het evoluerende gedrag van modellen in de loop van de tijd. Kubernetes verbetert de waarneembaarheid van ML-systemen aanzienlijk door geïntegreerde monitoringtools aan te bieden zoals Prometheus en Grafana, evenals zijn eigen native logmogelijkheden. Deze tools stellen datawetenschappers en MLOps-engineers in staat om essentiële metrics met betrekking tot systeemprestaties te monitoren, zoals CPU-, geheugen- en GPU-gebruik, evenals modelspecifieke metrics zoals voorspellingsnauwkeurigheid, responstijd en driftdetectie.

Voorbeeld

Bijvoorbeeld helpen de mogelijkheden van Kubernetes NVIDIA bij het definiëren van aangepaste metrieken met betrekking tot hun machine learning-modellen, zoals model drift of veranderingen in nauwkeurigheid in de loop van de tijd. Ze stellen waarschuwingen in om datawetenschappers en MLOps-engineers op de hoogte te stellen wanneer deze metrieken buiten acceptabele drempels vallen. Dit proactieve toezicht helpt bij het behouden van de modelprestaties en zorgt ervoor dat modellen functioneren zoals bedoeld.

5. Orkestratie van Gedistribueerde Training en Inferentie

Kubernetes is essentieel geweest voor het orkestreren van gedistribueerde training en inferentie van grootschalige machine learning-modellen. Het trainen van ingewikkelde modellen, met name diepe neurale netwerken, vereist vaak de verdeling van rekenkundige taken over meerdere machines of knooppunten, waarbij vaak gespecialiseerde hardware zoals GPU’s of TPU’s wordt gebruikt. Kubernetes biedt native ondersteuning voor gedistribueerde rekensystemen zoals TensorFlow, PyTorch en Horovod, waardoor machine learning-engineers modeltraining efficiënt kunnen schalen over clusters.

Voorbeeld

Zo maakt bijvoorbeeld Uber gebruik van Kubernetes voor gedistribueerde training van zijn machine learning-modellen die worden gebruikt in diverse diensten, waaronder ritdelen en voedselbezorging. Daarnaast serveert Kubernetes modellen in realtime om geschatte aankomsttijden (ETAs) en prijzen aan gebruikers te leveren met lage latentie, schalend op basis van de vraag tijdens piekuren.

6. Hybride en Multi-Cloud Flexibiliteit

In MLOps implementeren organisaties vaak modellen in diverse omgevingen, waaronder on-premises, publieke clouds en edge-apparaten. Het cloud-agnostische ontwerp van Kubernetes maakt naadloze orchestratie mogelijk in hybride en multi-cloud opstellingen, met de flexibiliteit die essentieel is voor dataverblijf en lage latentiebehoeften. Door de infrastructuur te abstraheren, stelt Kubernetes ML-modellen in staat om te worden ingezet en geschaald over regio’s en providers heen, waarbij redundantie, noodherstel en compliance worden ondersteund zonder afhankelijkheid van leveranciers.

Voorbeeld

Zo gebruikt Alibaba bijvoorbeeld Kubernetes om zijn machine learning-workloads uit te voeren in zowel on-premises datacenters als publieke cloudomgevingen. Deze hybride opstelling stelt Alibaba in staat om dataverblijf kwesties te beheren terwijl het de flexibiliteit behoudt om workloads op basis van vraag te schalen. Door gebruik te maken van de cloud-agnostische mogelijkheden van Kubernetes kan Alibaba efficiënt zijn modellen inzetten en beheren in verschillende omgevingen, waardoor prestaties en kosten geoptimaliseerd worden.

7. Fouttolerantie

De fouttolerantie van Kubernetes zorgt ervoor dat machine learning workloads naadloos kunnen doorgaan, zelfs als individuele knooppunten of containers falen. Deze functie is cruciaal voor gedistribueerde training, waarbij het verlies van een knooppunt anders de herstart van het gehele trainingsproces zou kunnen afdwingen, wat zowel tijd als rekenkracht verspilt. Het Kubernetes controlepaneel monitort continu de gezondheid van knooppunten en pods, en wanneer het een knooppuntfout detecteert, markeert het automatisch de aangetaste pod als “ongezond.” Kubernetes plant vervolgens de workload van de mislukte pod opnieuw in naar een ander gezond knooppunt in de cluster. Als er GPU-knooppunten beschikbaar zijn, zal Kubernetes automatisch er een selecteren, waardoor de training ononderbroken kan doorgaan.

Voorbeeld

Uber maakt gebruik van Kubernetes met Horovod voor de gedistribueerde training van diepgaande leermodellen. In deze opstelling biedt Kubernetes fouttolerantie; als een knooppunt dat een Horovod-werknemer uitvoert faalt, start Kubernetes de werknemer automatisch opnieuw op een ander knooppunt. Door het implementeren van checkpointing kunnen de trainingsjobs van Uber zich herstellen van dergelijke fouten met minimale verliezen. Dit systeem stelt Uber in staat om grootschalige modellen betrouwbaarder te trainen, zelfs in het geval van af en toe hardware- of netwerkproblemen.

Conclusie

Kubernetes is essentieel geworden in MLOps, door een robuuste infrastructuur te bieden om machine learning workflows effectief te beheren en te schalen. Zijn sterke punten in resource-orchestratie, containerisatie, continue implementatie en monitoring stroomlijnen de gehele levenscyclus van het ML-model, van ontwikkeling tot productie. Naarmate machine learning modellen complexer en belangrijker worden binnen bedrijfsactiviteiten, zal Kubernetes blijven bijdragen aan het verbeteren van de schaalbaarheid, efficiëntie en betrouwbaarheid van MLOps-praktijken. Naast het ondersteunen van technische implementatie, stimuleert Kubernetes ook innovatie en operationele excellentie in door AI gedreven systemen.