MLOps，即机器学习运营，是一组实践，结合了机器学习（ML）、数据工程和DevOps，以简化和自动化端到端的ML模型生命周期。MLOps是当前数据科学工作流程中至关重要的一个方面。它是当代信息技术领域的基础组成部分，预计在未来几年内其影响力将显著增加。它涵盖了从数据处理和模型开发到部署、监控和持续改进的所有内容，使其成为将机器学习整合到生产环境中的重要学科。
然而，在MLOps中存在一个重要挑战，即需要可扩展和灵活的基础架构，能够处理机器学习工作负载的独特要求。虽然开发周期通常是实验性的，通常使用诸如Jupyter笔记本之类的交互式工具，但生产部署则需要自动化和可扩展性。
Kubernetes，一个容器或编排工具，提供了这种支持MLOps在规模上的基础架构，确保灵活性、可扩展性和高效的资源管理，适用于各种ML工作流程。为了进一步了解其重要性，让我们使用简单的实际示例来解释。
1. 可扩展性和资源管理
Kubernetes 为机器学习工作流的扩展提供了出色的支持，这些工作流通常需要大量的计算资源。特别是对于深度学习模型，动态扩展对于管理训练和推理阶段的波动工作负载至关重要。Kubernetes 自动化资源编排，使得容器化服务能够根据实时需求实现水平扩展。在 MLOps 管道中，工作负载通常涉及大型数据集、多项特征工程任务和资源密集型模型训练。Kubernetes 有效地将这些任务分配到集群中的节点上，动态分配 CPU、GPU 和内存资源，根据每个任务的需求进行调整。这种方法确保了在基础设施规模不论如何的情况下，机器学习工作流的最佳性能。此外，Kubernetes 的自动扩展能力通过在需求低迷期间减少未使用的资源，提高了成本效率。
示例
例如，一家公司运行一个推荐系统（如 Netflix 推荐电影），可能会在一天中的某些时段看到更高的需求。Kubernetes 确保系统能够在高峰时段处理更多请求，并在较安静时段缩减规模。类似地，Airbnb 使用 Kubernetes 来管理其个性化搜索和推荐的机器学习工作负载。随着用户流量的波动，Airbnb 利用 Kubernetes 自动扩展其机器学习服务。例如，在旅游高峰季节，Kubernetes 动态分配更多资源，以应对增加的用户请求，优化成本并确保高可用性。
2. 跨环境的一致性
在MLOps中的一个核心挑战是确保机器学习实验和模型的可重现性。想象一下，你正在烘烤蛋糕，并希望无论是在家里还是在商业厨房烘烤，都能做出相同的效果。为了确保一致性，你遵循相同的食谱。Kubernetes通过使用容器来实现类似的功能。这些容器打包了机器学习模型及其所有依赖项（软件、库等），因此，它在开发人员的笔记本电脑上进行测试或在大型云环境中运行时，都能以相同的方式工作。对于机器学习项目来说，这一点至关重要，因为设置上的细微差异甚至可能导致意想不到的结果。
示例
Spotify已经采用Kubernetes来将其机器学习模型容器化，以确保在不同环境中的可重现性。通过将模型及所有依赖项打包到容器中，Spotify减少了部署过程中可能出现的差异。这一做法使Spotify能够在开发、测试和生产环境中保持模型性能的一致性，减少了“在我的机器上可以运行”的问题。
3. 自动化工作
在典型的 MLOps 工作流程中，数据科学家将代码和模型更新提交到版本控制系统。这些更新会触发自动化的 CI 流水线，处理在容器化环境中构建、测试和验证模型。Kubernetes 通过编排容器化任务简化了这个过程，确保模型开发和测试的每个阶段在可扩展且隔离的环境中进行。在此过程中，经过验证的模型会使用 Kubernetes 的原生部署和扩展功能平稳地部署到生产环境，实现对机器学习模型的持续、可靠和低延迟更新。
示例
例如，当一个新的 ML 模型版本准备就绪（比如 Gmail 中的垃圾邮件过滤器），Kubernetes 可以自动推出它，确保其表现良好并替换旧版本而不中断。同样，欧洲主要时尚零售商 Zalando 在其 ML 模型更新的 CI/CD 流水线中使用 Kubernetes。
4. 增强的监控和模型治理
在生产环境中监视机器学习模型可能会非常具有挑战性，因为数据输入的不断变化和模型随时间演变的行为。Kubernetes 通过提供集成的监控工具，如 Prometheus 和 Grafana，以及自身的原生日志记录功能，极大地提升了 ML 系统的可观察性。这些工具允许数据科学家和 MLOps 工程师监视与系统性能相关的关键指标，例如 CPU、内存和 GPU 使用情况，以及与模型相关的指标，如预测准确性、响应时间和漂移检测。
示例
例如，Kubernetes的功能帮助NVIDIA定义与其机器学习模型相关的自定义指标，例如模型漂移或随时间的准确性变化。当这些指标超出可接受阈值时，他们设置警报以通知数据科学家和MLOps工程师。这种主动监控有助于维护模型性能，并确保模型按预期运行。
5. 分布式训练和推理的编排
Kubernetes在大规模机器学习模型的分布式训练和推理中至关重要。训练复杂的模型，特别是深度神经网络，通常需要将计算任务分配到多个机器或节点上，通常利用专用硬件如GPU或TPU。Kubernetes原生支持分布式计算框架，如TensorFlow、PyTorch和Horovod，使机器学习工程师能够高效地在集群中扩展模型训练。
例如
Uber例如，使用Kubernetes进行其机器学习模型的分布式训练，这些模型用于各种服务，包括拼车和食品配送。此外，Kubernetes实时服务模型，以低延迟向用户提供预计到达时间（ETA）和定价，并在高峰时段根据需求进行扩展。
6. 混合云和多云灵活性
在MLOps中，组织通常在各种环境中部署模型，包括本地环境、公共云和边缘设备。Kubernetes的云原生设计实现了在混合和多云设置中的无缝编排，提供了对数据主权和低延迟需求至关重要的灵活性。通过抽象基础设施，Kubernetes允许ML模型在各个地区和提供商之间部署和扩展，支持冗余、灾难恢复和合规性，而不会出现供应商锁定。
示例
例如，阿里巴巴使用Kubernetes在本地数据中心和公共云环境中运行其机器学习工作负载。这种混合设置使阿里巴巴能够解决数据主权问题，同时根据需求灵活扩展工作负载。通过利用Kubernetes的云原生功能，阿里巴巴可以在不同环境中高效部署和管理其模型，优化性能和成本。
7. 容错容忍
Kubernetes的容错性确保机器学习工作负载能够无缝进行，即使个别节点或容器发生故障。这个特性对于分布式训练至关重要，因为节点的丢失可能会迫使整个训练过程重新开始，从而浪费时间和计算资源。Kubernetes控制平面持续监控节点和pod的健康状态，当检测到节点故障时，它会自动将受影响的pod标记为“非健康”。然后，Kubernetes会将失败pod的工作负载重新调度到集群中的另一个健康节点。如果可用GPU节点，Kubernetes会自动选择一个，从而允许训练不间断地继续。
示例
Uber利用Kubernetes和Horovod进行分布式深度学习模型训练。在这种设置中，Kubernetes提供了容错能力；如果运行Horovod工作节点的节点发生故障，Kubernetes会自动在另一个节点上重新启动该工作节点。通过引入检查点，Uber的训练作业能够以最小的损失从这种故障中恢复。该系统使Uber能够在偶尔出现硬件或网络问题的情况下，更可靠地训练大规模模型。
结论
Kubernetes在MLOps中变得至关重要，提供强大的基础设施来有效地管理和扩展机器学习工作流程。其在资源编排、容器化、持续部署和监控方面的优势简化了整个ML模型生命周期，从开发到生产环节。随着机器学习模型在企业运营中的复杂性和重要性不断增长，Kubernetes将继续在增强MLOps实践的可扩展性，效率和可靠性方面发挥重要作用。除了支持技术实施外，Kubernetes还推动了人工智能驱动系统的创新和运营卓越性。
Source:
https://dzone.com/articles/the-importance-of-kubernetes-in-mlops