MLOps，即機器學習運營，是一套結合機器學習（ML）、數據工程和DevOps的實踐，旨在簡化和自動化端到端的ML模型生命周期。MLOps是當前數據科學工作流程的重要組成部分。它是當代信息技術格局的基礎組件，預計在未來幾年其影響將顯著增加。它涵蓋了從數據處理和模型開發到部署、監控和持續改進的所有內容，使其成為將機器學習整合到生產環境中的關鍵學科。
然而，MLOps中的一個重大挑戰在於對可擴展和靈活基礎設施的需求，這些基礎設施能夠處理機器學習工作負載的獨特要求。雖然開發周期通常是實驗性的，通常使用像Jupyter筆記本這樣的互動工具，但生產部署需要自動化和可擴展性。
Kubernetes，一種容器或編排工具，提供了支持大規模MLOps所需的基礎設施，確保靈活性、可擴展性和有效的資源管理，以應對多樣的ML工作流程。為了進一步理解其重要性，讓我們通過簡單的現實生活示例來解析。
1. 可擴展性和資源管理
Kubernetes 提供了卓越的支持，以擴展機器學習工作流程，這些工作流程經常需要大量的計算資源。特別是對於深度學習模型而言，動態擴展對於管理訓練和推斷階段中波動的工作負載至關重要。Kubernetes 自動化資源編排，使容器化服務能夠根據實時需求進行水平擴展。在 MLOps 管道中，工作負載通常涉及大型數據集、多重特徵工程任務和資源密集型模型訓練。Kubernetes 有效地將這些任務分配到集群內的節點，根據每個任務的需求動態分配 CPU、GPU 和內存資源。這種方法確保了 ML 工作流程在基礎設施規模不論大小時的最佳性能。此外，Kubernetes 的自動擴展能力通過在需求低迷期間減少未使用的資源來提高成本效率。
示例
例如，一家公司運行一個推薦系統（像 Netflix 建議電影）可能會在一天中的某些時候看到更高的需求。Kubernetes 確保該系統在高峰時段能夠處理更多請求，並在較安靜時期縮減。類似地，Airbnb 使用 Kubernetes 管理其個性化搜索和推薦的機器學習工作負載。隨著用戶流量的波動，Airbnb 利用 Kubernetes 自動擴展其 ML 服務。例如，在旅遊高峰季節，Kubernetes 動態分配更多資源以處理增加的用戶請求，優化成本並確保高可用性。
2. 跨環境的一致性
在 MLOps 中的一個核心挑戰是確保機器學習實驗和模型的可重現性。想像一下你正在烘烤蛋糕，希望無論是在家裡還是在商業廚房烘烤，成品都能保持一致。你遵循相同的食譜來確保一致性。Kubernetes 以類似的方式運作，使用容器來實現這一點。這些容器將機器學習模型及其所有依賴項（軟件、庫等）打包在一起，因此無論是在開發者的筆記本電腦上測試，還是在大型雲環境中運行，它都能以相同的方式工作。這對於機器學習項目至關重要，因為即使是設置中的小差異也可能導致意想不到的結果。
示例
Spotify 採用 Kubernetes 將其機器學習模型容器化，並確保在不同環境中的可重現性。通過將模型與所有依賴項打包到容器中，Spotify 最小化了在部署過程中可能出現的差異。這一做法使得 Spotify 能夠在開發、測試和生產環境中保持模型性能的一致性，減少了“在我的機器上運行”的問題。
3. 自動化工作
在典型的 MLOps 工作流程中，數據科學家將代碼和模型更新提交到版本控制系統。這些更新會啟動自動化的 CI 管道，負責在容器化環境中構建、測試和驗證模型。Kubernetes 通過協調容器化任務簡化了這一過程，確保模型開發和測試的每個階段都在可擴展且隔離的環境中進行。在此過程中，經過驗證的模型會順利利用 Kubernetes 的原生部署和擴展功能部署到生產環境中，實現對機器學習模型的持續、可靠和低延遲更新。
範例
例如，當一個新的 ML 模型版本準備就緒（如 Gmail 中的垃圾郵件過濾器）時，Kubernetes 可以自動推出它，確保其性能良好並在不中斷的情況下替換舊版本。同樣，Zalando – 一家主要的歐洲時尚零售商 – 在其 ML 模型更新的 CI/CD 管道中使用 Kubernetes。
4. 增強的監控和模型治理
在生產中監控機器學習模型可能相當具有挑戰性，因為數據輸入的性質不斷變化，模型的行為隨時間演變。Kubernetes 通過提供集成的監控工具，例如 Prometheus 和 Grafana，以及其自己的原生日誌記錄能力，大大提高了 ML 系統的可觀察性。這些工具允許數據科學家和 MLOps 工程師監控與系統性能相關的重要指標，如 CPU、內存和 GPU 使用情況，以及模型特定的指標，如預測準確性、響應時間和漂移檢測。
範例
例如，Kubernetes 的功能幫助 NVIDIA 定義與其機器學習模型相關的自定義指標，例如模型漂移或隨時間變化的準確性。他們設置警報，以在這些指標超出可接受閾值時通知數據科學家和 MLOps 工程師。這種主動監控有助於維持模型性能，並確保模型按預期運行。
5. 分散式訓練和推理的協調
Kubernetes 對於協調大規模機器學習模型的分散式訓練和推理至關重要。訓練複雜模型，特別是深度神經網絡，通常需要將計算任務分散到多台機器或節點上，通常利用專用硬體如 GPU 或 TPU。Kubernetes 為分散式計算框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 Horovod）提供原生支持，使機器學習工程師能夠有效地在集群上擴展模型訓練。
範例
例如，Uber 使用 Kubernetes 進行其機器學習模型的分散式訓練，這些模型用於各種服務，包括共享乘車和食品配送。此外，Kubernetes 以低延遲實時提供模型，向用戶提供預估到達時間 (ETA) 和定價，並在高峰時段根據需求進行擴展。
6. 混合雲和多雲的靈活性
在 MLOps 中，組織通常會將模型部署在各種環境中，包括本地部署、公共雲端和邊緣設備。Kubernetes 的雲端無關設計使得在混合和多雲端設置中能夠無縫協調，提供了對於數據主權和低延遲需求至關重要的靈活性。透過抽象基礎設施，Kubernetes 允許 ML 模型在不同地區和提供商之間部署和擴展，支援冗餘、災難恢復和合規性，而無需受制於供應商。
例子
例如，阿里巴巴使用 Kubernetes 在本地數據中心和公共雲環境中運行其機器學習工作量。這種混合設置使得阿里巴巴能夠處理數據主權問題，同時提供了根據需求調整工作量規模的靈活性。通過利用 Kubernetes 的雲端無關能力，阿里巴巴可以高效地在不同環境中部署和管理其模型，優化性能和成本。
7. 容錯容忍
Kubernetes 的容錯能力確保了機器學習工作負載可以無縫進行，即使個別節點或容器發生故障。這一特性對於分佈式訓練至關重要，因為如果一個節點失效，則可能迫使整個訓練過程重啟，浪費時間和計算資源。Kubernetes 控制平面持續監控節點和 Pod 的健康狀況，當檢測到節點故障時，會自動將受影響的 Pod 標記為「不健康」。隨後，Kubernetes 會將故障 Pod 的工作負載重新安排到集群中的另一個健康節點。如果有可用的 GPU 節點，Kubernetes 將自動選擇一個，允許訓練不間斷地繼續。
範例
Uber 利用 Kubernetes 與 Horovod 進行分佈式深度學習模型訓練。在這種設置中，Kubernetes 提供了容錯能力；如果運行 Horovod 工作者的節點失敗，Kubernetes 會自動在另一個節點上重新啟動該工作者。通過引入檢查點，Uber 的訓練任務可以在這種故障中以最小的損失恢復。這個系統使得 Uber 能夠在面對偶爾的硬體或網路問題時，更可靠地訓練大規模模型。
結論
Kubernetes 在 MLOps 中已變得不可或缺，提供了一個穩健的基礎架構來有效管理和擴展機器學習工作流程。它在資源編排、容器化、持續部署和監控方面的優勢，簡化了整個 機器學習模型生命週期，從開發到生產。隨著機器學習模型在企業運營中的複雜性和重要性不斷增長，Kubernetes 將繼續在提升 MLOps 實踐的可擴展性、效率和可靠性方面發揮重要作用。除了支持技術實施外，Kubernetes 還推動了 AI 驅動系統中的創新和運營卓越。
Source:
https://dzone.com/articles/the-importance-of-kubernetes-in-mlops