¿Qué es Kubeflow?

Kubeflow se suele usar para una serie de tareas de aprendizaje automático, como:

• Crear flujos de trabajo de aprendizaje automático portátiles y escalables: los usuarios pueden definir sus flujos de trabajo de aprendizaje automático como flujos de procesamiento que se pueden compartir y desplegar fácilmente en diferentes entornos, lo que promueve la coherencia y la reproducibilidad en los procesos de aprendizaje automático.
• Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático a gran escala: Kubeflow ayuda a distribuir las cargas de trabajo de entrenamiento en un clúster de Kubernetes, lo que permite a los usuarios entrenar modelos con conjuntos de datos más grandes de forma más eficiente. Esta escalabilidad puede ser útil para gestionar el volumen cada vez mayor de datos en las aplicaciones modernas de aprendizaje automático.
• Despliegue de modelos de aprendizaje automático para producción: desplegar modelos de aprendizaje automático entrenados como servicios escalables y fiables, y salvar la brecha entre el desarrollo y el despliegue de modelos puede ser más fácil con Kubeflow. Esto puede agilizar la transición de la experimentación a los modelos de aprendizaje automático listos para la producción.
• Gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático: Kubeflow suele incluir funciones para hacer un seguimiento de los experimentos, gestionar las versiones de los modelos y monitorizar el rendimiento de los modelos, lo que optimiza todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Esta gestión integral se ajusta a los principios de MLOps de monitorización y mejora continuas.

Kubeflow consta de varios componentes que pueden trabajar juntos para proporcionar una plataforma completa. Estos son algunos de los componentes clave:

Kubeflow Pipelines aprovecha los contenedores de Docker para proporcionar una plataforma que permite crear y desplegar flujos de trabajo de aprendizaje automático portátiles y escalables. Cada flujo de procesamiento actúa como un plano, detallando los pasos de un flujo de trabajo de aprendizaje automático y sus interconexiones. La interfaz fácil de usar de Kubeflow Pipelines permite gestionar y monitorizar experimentos de forma eficiente, visualizar las ejecuciones de flujos de procesamiento y analizar en profundidad los registros y las métricas de rendimiento.

Katib es un sistema de afinamiento de hiperparámetros para modelos de aprendizaje automático. Encontrar el mejor conjunto de hiperparámetros para un modelo puede llevar mucho tiempo, pero Katib automatiza este proceso. Katib admite varios algoritmos de búsqueda, como la búsqueda de cuadrícula, la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana, lo que permite a los usuarios optimizar el rendimiento de sus modelos de forma más eficiente.

KFServing proporciona una plataforma de inferencia sin servidor para desplegar modelos de aprendizaje automático entrenados. Simplifica el despliegue y el escalado de modelos entrenados. KFServing es compatible con varios frameworks de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, por lo que es independiente del framework y se puede adaptar a diferentes ecosistemas de aprendizaje automático.

El componente de metadatos de Kubeflow proporciona el seguimiento de linaje y artefactos. Este componente ayuda a los científicos de datos a hacer un seguimiento de sus experimentos, conjuntos de datos y modelos, lo que facilita la gestión y la reproducción de su trabajo. Este seguimiento de metadatos facilita la colaboración entre los miembros del equipo y garantiza la reproducibilidad de los resultados.

Los usuarios pueden empezar a usar Kubeflow de varias formas, en función de sus necesidades particulares y su nivel de experiencia:

• Desplegar Kubeflow en Google Kubernetes Engine (GKE): esta opción ofrece una gran flexibilidad y control sobre los despliegues de Kubeflow. Los usuarios pueden personalizar la instalación para cumplir requisitos específicos y tener acceso completo al clúster de Kubernetes subyacente. Sin embargo, este enfoque puede requerir más conocimientos de Kubernetes y ser más complejo.
• Utilizar Vertex AI Pipelines: esta opción es un servicio totalmente gestionado que puede facilitar el despliegue y la ejecución de flujos de procesamiento de Kubeflow en Google Cloud. Vertex AI Pipelines se encarga de toda la gestión de la infraestructura para que los usuarios puedan centrarse en crear y ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje automático. Este enfoque puede ser una buena opción para quienes buscan una solución gestionada que sea rápida y fácil de configurar.
• Descubrir Kubeflow en otras plataformas: Kubeflow también se puede desplegar en otros entornos de Kubernetes. Puedes consultar las instrucciones de instalación y la documentación de estas plataformas en el sitio web de Kubeflow.