Значение Kubernetes в MLOps и его влияние на современные бизнесы

MLOps, или операции машинного обучения, представляет собой набор практик, которые объединяют машинное обучение (ML), инженерное дело данных и DevOps для упрощения и автоматизации полного жизненного цикла ML модели. MLOps является важным аспектом современных рабочих процессов в области науки о данных. Это основополагающий компонент современного ландшафта информационных технологий, и ожидается, что его влияние значительно возрастет в ближайшие годы. Он охватывает все, от обработки данных и разработки моделей до развертывания, мониторинга и непрерывного улучшения, что делает его ключевой дисциплиной в интеграции машинного обучения в производственные среды.

Однако значительная проблема в MLOps заключается в необходимости масштабируемой и гибкой инфраструктуры, способной справляться с особыми требованиями рабочих нагрузок машинного обучения. Хотя цикл разработки часто является экспериментальным, обычно с использованием интерактивных инструментов, таких как Jupyter notebooks, развертывание в производственной среде требует автоматизации и масштабируемости.

Kubernetes, инструмент контейнеризации или оркестрации, предлагает эту инфраструктуру, необходимую для поддержки MLOps в масштабе, обеспечивая гибкость, масштабируемость и эффективное управление ресурсами для различных рабочих процессов ML. Чтобы лучше понять его значимость, давайте разберем это на простых примерах из реальной жизни.

1. Масштабируемость и управление ресурсами

Kubernetes предоставляет исключительную поддержку для масштабирования рабочих процессов машинного обучения, которые часто требуют значительных вычислительных ресурсов. Особенно для моделей глубокого обучения динамическое масштабирование имеет решающее значение для управления колеблющимися нагрузками в процессе обучения и вывода. Kubernetes автоматизирует оркестрацию ресурсов, позволяя горизонтальное масштабирование контейнеризованных сервисов в ответ на реальный спрос. В конвейерах MLOps рабочие нагрузки обычно включают большие наборы данных, множество задач по инженерии признаков и ресурсоемкое обучение моделей. Kubernetes эффективно распределяет эти задачи по узлам в кластере, динамически выделяя ресурсы CPU, GPU и памяти в зависимости от потребностей каждой задачи. Этот подход обеспечивает оптимальную производительность в рабочих процессах машинного обучения, независимо от масштаба инфраструктуры. Более того, возможности автоматического масштабирования Kubernetes повышают экономическую эффективность за счет сокращения неиспользуемых ресурсов в периоды низкого спроса.

Пример

Например, компания, работающая с системой рекомендаций (как Netflix, предлагающий фильмы), может наблюдать более высокий спрос в определенные часы дня. Kubernetes гарантирует, что система сможет обрабатывать больше запросов в часы пик и уменьшать масштаб, когда становится тише. Аналогичным образом, Airbnb использует Kubernetes для управления своими рабочими нагрузками машинного обучения для персонализированных поисков и рекомендаций. С колеблющимся пользовательским трафиком Airbnb использует Kubernetes для автоматического масштабирования своих ML-сервисов. Например, в периоды пикового сезона путешествий Kubernetes динамически выделяет больше ресурсов для обработки увеличенных пользовательских запросов, оптимизируя затраты и обеспечивая высокую доступность.

2. Согласованность между окружениями

Одной из основных задач в MLOps является обеспечение воспроизводимости экспериментов и моделей машинного обучения. Представьте, что вы печете торт и хотите, чтобы он получался одинаковым, независимо от того, печете ли вы дома или в коммерческой кухне. Вы следуете одному и тому же рецепту, чтобы обеспечить согласованность. Kubernetes делает нечто подобное, используя контейнеры. Эти контейнеры упаковывают модель машинного обучения и все её зависимости (программное обеспечение, библиотеки и т.д.), так что она работает одинаково, независимо от того, тестируется ли она на ноутбуке разработчика или работает в крупной облачной среде. Это имеет решающее значение для проектов ML, поскольку даже небольшие различия в настройках могут привести к неожиданным результатам.

Пример

Spotify внедрила Kubernetes для контейнеризации своих моделей машинного обучения и обеспечения воспроизводимости в разных средах. Упаковка моделей со всеми зависимостями в контейнеры позволяет Spotify минимизировать расхождения, которые могут возникнуть во время развертывания. Эта практика позволила Spotify поддерживать согласованность в том, как модели работают в средах разработки, тестирования и производства, уменьшая проблему «работает на моем компьютере».

3. Автоматизация работы

В типичном рабочем процессе MLOps дата-ученые отправляют обновления кода и моделей в системы контроля версий. Эти обновления активируют автоматизированные CI-пайплайны, которые обрабатывают сборку, тестирование и валидацию моделей в контейнеризированных средах. Kubernetes упрощает этот процесс, оркестрируя контейнеризированные задачи, обеспечивая выполнение каждой стадии разработки и тестирования модели в масштабируемой и изолированной среде. В процессе, после валидации, модели плавно развертываются в производственные среды с использованием нативных функций развертывания и масштабирования Kubernetes, что позволяет осуществлять непрерывные, надежные и с низкой задержкой обновления моделей машинного обучения.

Пример

Например, когда новая версия ML модели готова (например, фильтр спама в Gmail), Kubernetes может автоматически развернуть ее, обеспечивая хорошую производительность и замену старой версии без перерыва. Аналогично, Zalando – крупный европейский ритейлер модной одежды – использует Kubernetes в своем CI/CD пайплайне для обновлений моделей ML.

4. Улучшенный мониторинг и управление моделями

Мониторинг моделей машинного обучения в производстве может быть довольно сложным из-за постоянно изменяющегося характера входных данных и эволюционирующего поведения моделей с течением времени. Kubernetes значительно улучшает наблюдаемость ML систем, предлагая интегрированные инструменты мониторинга, такие как Prometheus и Grafana, а также свои собственные нативные возможности логирования. Эти инструменты позволяют дата-ученым и инженерам MLOps отслеживать важные метрики, связанные с производительностью системы, такие как использование CPU, памяти и GPU, а также метрики, специфичные для модели, такие как точность предсказаний, время отклика и обнаружение дрейфа.

Пример

Например, возможности Kubernetes помогают NVIDIA определять пользовательские метрики, связанные с их моделями машинного обучения, такие как смещение модели или изменения в точности с течением времени. Они настраивают уведомления, чтобы оповещать специалистов по данным и инженеров MLOps, когда эти метрики выходят за пределы приемлемых значений. Этот проактивный мониторинг помогает поддерживать производительность модели и гарантирует, что модели функционируют так, как задумано.

5. Оркестрация распределенного обучения и вывода

Kubernetes был необходим для оркестрации распределенного обучения и вывода масштабных моделей машинного обучения. Обучение сложных моделей, особенно глубоких нейронных сетей, часто требует распределения вычислительных задач между несколькими машинами или узлами, часто с использованием специализированного оборудования, такого как GPU или TPU. Kubernetes предлагает нативную поддержку распределенных вычислительных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и Horovod, позволяя инженерам машинного обучения эффективно масштабировать обучение моделей по кластерам.

Пример

Uber, например, использует Kubernetes для распределенного обучения своих моделей машинного обучения, используемых в различных сервисах, включая совместные поездки и доставку еды. Кроме того, Kubernetes обслуживает модели в реальном времени, чтобы предоставлять оценку времени прибытия (ETA) и цены пользователям с низкой задержкой, масштабируясь в зависимости от спроса в часы пик.

6. Гибкость гибридного и многооблачного решения

В MLOps организации часто развертывают модели в различных средах, включая локальные сети, общедоступные облака и периферийные устройства. Облачно-независимый дизайн Kubernetes обеспечивает беспрепятственную оркестрацию в гибридных и многооблачных настройках, обеспечивая гибкость, критическую для потребностей в суверенитете данных и низкой задержке. Абстрагируя инфраструктуру, Kubernetes позволяет развертывать и масштабировать модели машинного обучения в различных регионах и у провайдеров, поддерживая резервирование, восстановление после аварии и соответствие требованиям без блокировки поставщика.

Пример

Например, Alibaba использует Kubernetes для выполнения своих рабочих нагрузок машинного обучения как в локальных дата-центрах, так и в общедоступных облачных средах. Такая гибридная настройка позволяет Alibaba управлять вопросами суверенитета данных, обеспечивая гибкость для масштабирования рабочих нагрузок в зависимости от спроса. Используя облачные возможности Kubernetes, Alibaba может эффективно развертывать и управлять своими моделями в различных средах, оптимизируя производительность и стоимость.

7. Отказоустойчивость

Отказоустойчивость Kubernetes обеспечивает возможность беспрепятственного выполнения нагрузок машинного обучения, даже если отдельные узлы или контейнеры выходят из строя. Эта функция является критически важной для распределенного обучения, где потеря узла может заставить перезапустить весь процесс обучения, что приводит к потере времени и вычислительных ресурсов. Контрольная плоскость Kubernetes постоянно отслеживает состояние узлов и подов, и когда она обнаруживает сбой узла, автоматически помечает затронутый под как “нездоровый”. Затем Kubernetes переназначает нагрузку с неработающего пода на другой здоровый узел в кластере. Если доступны узлы с GPU, Kubernetes автоматически выберет один из них, позволяя обучению продолжаться без прерываний.

Пример

Uber использует Kubernetes с Horovod для распределенного обучения глубоких моделей. В этой конфигурации Kubernetes обеспечивает отказоустойчивость; если узел, на котором работает Horovod-работник, выходит из строя, Kubernetes автоматически перезапускает работника на другом узле. Благодаря внедрению контрольных точек, задания обучения Uber могут восстанавливаться после таких сбоев с минимальными потерями. Эта система позволяет Uber более надежно обучать модели крупного масштаба, даже в условиях случайных проблем с оборудованием или сетью.

Заключение

Kubernetes стал незаменимым в MLOps, предоставляя надежную инфраструктуру для эффективного управления и масштабирования рабочих процессов машинного обучения. Его сильные стороны в оркестрации ресурсов, контейнеризации, непрерывном развертывании и мониторинге упрощают весь жизненный цикл модели ML, от разработки до производства. Поскольку модели машинного обучения становятся все более сложными и важными в корпоративных операциях, Kubernetes продолжит играть ключевую роль в повышении масштабируемости, эффективности и надежности практик MLOps. Кроме поддержки технической реализации, Kubernetes также способствует инновациям и операционному совершенству в системах, управляемых ИИ.