Was ist Kubeflow?

Kubeflow wird häufig für eine Reihe von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens verwendet, darunter:

• Portable und skalierbare ML-Workflows erstellen: Nutzer können ihre ML-Workflows als Pipelines definieren, die sich leicht in verschiedenen Umgebungen teilen und bereitstellen lassen. Dadurch werden Konsistenz und Wiederholbarkeit in den ML-Prozessen gefördert.
• ML-Modelle im großen Maßstab trainieren: Kubeflow hilft dabei, Trainingsworkloads auf ein Kubernetes-Cluster zu verteilen, sodass Nutzer Modelle anhand größerer Datasets effizienter trainieren können. This scalability may be beneficial for handling the growing volume of data in modern machine learning applications.
• ML-Modelle für die Produktion bereitstellen: Mit Kubeflow können Sie leichter trainierte ML-Modelle als skalierbare und zuverlässige Dienste bereitstellen und die Lücke zwischen Modellentwicklung und Bereitstellung schließen. So können Sie den Übergang von experimentellen zu produktionsbereiten ML-Modellen optimieren.
• Verwaltung des ML-Lebenszyklus: Kubeflow umfasst oft Funktionen zum Verfolgen von Experimenten, Verwalten von Modellversionen und Beobachten der Modellleistung, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens optimieren. Diese umfassende Verwaltung entspricht den MLOps-Prinzipien der kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung.

Kubeflow besteht aus mehreren Komponenten, die zusammen eine umfassende Plattform bilden. Hier sind einige wichtige Komponenten:

Kubeflow Pipelines nutzt Docker-Container und bietet eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von ML-Workflows, die sowohl portabel als auch skalierbar sind. Jede Pipeline fungiert als Blaupause, in der die Schritte eines ML-Workflows und ihre Verknüpfungen beschrieben werden. Eine nutzerfreundliche Oberfläche in Kubeflow Pipelines ermöglicht eine effiziente Verwaltung und Nachverfolgung von Tests, die Visualisierung von Pipelineausführungen und eine eingehende Prüfung von Protokollen und Leistungsmesswerten.

Katib ist ein System zur Hyperparameter-Abstimmung für Modelle für maschinelles Lernen. Die Suche nach den besten Hyperparametern für ein Modell kann zeitaufwendig sein, aber Katib automatisiert diesen Prozess. Katib unterstützt verschiedene Suchalgorithmen wie Grid-Suche, zufällige Suche und Bayes'sche Optimierung. So können Nutzer die Leistung ihres Modells effizienter optimieren.

KFServing bietet eine serverlose Inferenzplattform für die Bereitstellung trainierter Modelle für maschinelles Lernen. Es vereinfacht die Bereitstellung und Skalierung von trainierten Modellen. KFServing unterstützt verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen, z. B. TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Dadurch ist es frameworkunabhängig und an verschiedene ML-Umgebungen anpassbar.

Die Metadata-Komponente von Kubeflow bietet die Möglichkeit, die Herkunft und die Artefakte zu verfolgen. Mit dieser Komponente können Data Scientists ihre Experimente, Datasets und Modelle im Blick behalten und ihre Arbeit leichter verwalten und reproduzieren. Diese Metadatenverfolgung erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern und sorgt für die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit Kubeflow zu beginnen, je nach individuellen Anforderungen und Erfahrungsstand:

• Kubeflow in der Google Kubernetes Engine (GKE) bereitstellen: Diese Option bietet eine hohe Flexibilität und Kontrolle bei Kubeflow-Bereitstellungen. Nutzer können die Installation an ihre Anforderungen anpassen und haben vollen Zugriff auf das zugrunde liegende Kubernetes-Cluster. Dieser Ansatz erfordert jedoch mehr Kubernetes-Kenntnisse und ist möglicherweise aufwendiger.
• Vertex AI Pipelines nutzen: Diese Option ist ein vollständig verwalteter Dienst, der das Bereitstellen und Ausführen von Kubeflow-Pipelines in Google Cloud erleichtern kann. Vertex AI Pipelines übernimmt die gesamte Infrastrukturverwaltung, sodass sich die Nutzer auf das Erstellen und Ausführen von ML-Workflows konzentrieren können. Dieser Ansatz ist eine gute Option für alle, die eine verwaltete Lösung suchen, die sich schnell und einfach einrichten lässt.
• Kubeflow auf anderen Plattformen ausprobieren: Kubeflow kann auch in anderen Kubernetes-Umgebungen bereitgestellt werden. Installationsanleitungen und Dokumentationen für diese Plattformen finden Sie auf der Kubeflow-Website.