¿Qué es Kubeflow?

A menudo, Kubeflow puede usarse para una variedad de tareas de aprendizaje automático, como las siguientes:

• Crear flujos de trabajo de AA escalables y portátiles: Los usuarios pueden definir sus flujos de trabajo de AA como canalizaciones que se pueden compartir y, además, implementar fácilmente en diferentes entornos, lo que promueve la coherencia y la reproducibilidad en los procesos de aprendizaje automático.
• Entrenar modelos de AA 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 en conjuntos de datos más grandes de forma más eficiente. Esta escalabilidad puede ser beneficiosa para manejar el volumen creciente de datos en las aplicaciones modernas de aprendizaje automático.
• Implementar modelos de AA para la producción: Kubeflow puede facilitar la implementación de modelos de aprendizaje automático entrenados como servicios confiables y escalables, y cerrar la brecha entre el desarrollo y la implementación de modelos. Esto puede agilizar la transición de la experimentación a los modelos de AA listos para producción.
• Administrar el ciclo de vida del AA: Kubeflow suele incluir funciones para hacer un seguimiento de los experimentos, administrar las versiones de los modelos y supervisar el rendimiento de los modelos, lo que optimiza todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Esta administración integral se alinea con los principios de MLOps de supervisión y mejora continuas.

Kubeflow incluyen varios componentes que pueden trabajar juntos para proporcionar una plataforma integral. Estos son algunos componentes clave:

Kubeflow Pipelines, que aprovecha los contenedores de Docker, proporciona una plataforma para crear y, además, implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático que son portátiles y escalables. Cada canalización actúa como un plano, en el que se detallan los pasos de un flujo de trabajo de AA y sus interconexiones. Una interfaz fácil de usar en Kubeflow Pipelines permite una administración y un seguimiento eficientes de los experimentos, la visualización de las ejecuciones de la canalización y el examen detallado de los registros y las métricas de rendimiento.

Katib es un sistema de ajuste de hiperparámetros para modelos de aprendizaje automático. Encontrar el mejor conjunto de hiperparámetros para un modelo puede ser un proceso que consume 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 de forma más eficiente el rendimiento de sus modelos.

KFServing proporciona una plataforma de inferencia sin servidores para implementar modelos de aprendizaje automático entrenados. Simplifica la implementación y el escalamiento de modelos entrenados. KFServing admite varios frameworks de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, lo que lo hace independiente del framework y adaptable a diferentes ecosistemas de AA.

El componente de metadatos de Kubeflow proporciona seguimiento del linaje y de 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 administración y 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 tienen varias formas de comenzar a usar Kubeflow, según las necesidades individuales y el nivel de experiencia:

• Implementar Kubeflow en Google Kubernetes Engine (GKE): Esta opción proporciona una gran cantidad de flexibilidad y control sobre las implementaciones de Kubeflow. Los usuarios pueden personalizar la instalación para cumplir con requisitos específicos y tener acceso total al clúster subyacente de Kubernetes. Sin embargo, este enfoque puede requerir más experiencia en Kubernetes y podría ser más complejo.
• Usar Vertex AI Pipelines: Esta opción es un servicio completamente administrado que puede facilitar la implementación y ejecución de canalizaciones de Kubeflow en Google Cloud. Vertex AI Pipelines se encarga de toda la administración de la infraestructura, de modo que los usuarios puedan enfocarse en crear y ejecutar flujos de trabajo de AA. Este enfoque puede ser una buena opción para quienes buscan una solución administrada que sea rápida y fácil de configurar.
• Explorar Kubeflow en otras plataformas: Kubeflow también se puede implementar en otros entornos de Kubernetes. Las instrucciones de instalación y la documentación de estas plataformas se pueden encontrar en el sitio web de Kubeflow.