O que é o Kubeflow?

O Kubeflow pode ser usado para várias tarefas de machine learning, como:

• Como criar fluxos de trabalho de ML portáteis e escalonáveis: os usuários podem definir os fluxos de trabalho de ML como pipelines que podem ser facilmente compartilhados e implantados em diferentes ambientes, promovendo a consistência e a reprodutibilidade nos processos de machine learning.
• Treinar modelos de ML em grande escala: o Kubeflow ajuda a distribuir cargas de trabalho de treinamento em um cluster do Kubernetes, permitindo que os usuários treinem modelos em conjuntos de dados maiores com mais eficiência. Essa escalonabilidade pode ser benéfica para lidar com o volume crescente de dados em aplicativos modernos de machine learning.
• Implantar modelos de ML para produção: o Kubeflow facilita a implantação de modelos de machine learning treinados como serviços escalonáveis e confiáveis, além de eliminar a lacuna entre o desenvolvimento e a implantação do modelo. Isso pode simplificar a transição de modelos de ML de experimentação prontos para produção.
• Gerenciar o ciclo de vida do ML: o Kubeflow geralmente inclui recursos para rastrear experimentos, gerenciar versões de modelos e monitorar o desempenho deles, o que simplifica todo o ciclo de vida do machine learning. Esse gerenciamento abrangente está alinhado com os princípios de MLOps de monitoramento e melhoria contínuos.

O Kubeflow é composto por vários componentes que podem trabalhar juntos para fornecer uma plataforma abrangente. Estes são alguns componentes importantes:

Usando contêineres do Docker, o Kubeflow Pipelines oferece uma plataforma para criar e implantar fluxos de trabalho de machine learning que são portáteis e escalonáveis. Cada pipeline funciona como um modelo, detalhando as etapas de um fluxo de trabalho de ML e as interconexões entre elas. A interface do usuário fácil de usar do Kubeflow Pipelines permite o gerenciamento e o acompanhamento eficientes de experimentos, a visualização de execuções de pipeline e a análise detalhada de registros e métricas de desempenho.

O Katib é um sistema de ajuste de hiperparâmetros para modelos de machine learning. Encontrar o melhor conjunto de hiperparâmetros para um modelo pode ser um processo demorado, mas o Katib automatiza esse processo. O Katib oferece suporte a vários algoritmos de pesquisa, como pesquisa de grade, pesquisa aleatória e otimização bayesiana, permitindo que os usuários otimizem o desempenho do modelo com mais eficiência.

O KFServing oferece uma plataforma de inferência sem servidor para implantar modelos de machine learning treinados. Ele simplifica a implantação e o escalonamento de modelos treinados. O KFServing oferece suporte a vários frameworks de machine learning, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, tornando-o independente de framework e adaptável a diferentes ecossistemas de ML.

O componente de metadados do Kubeflow fornece rastreamento de linhagem e artefato. Esse componente ajuda os cientistas de dados a acompanhar experimentos, conjuntos de dados e modelos, facilitando o gerenciamento e a reprodução do trabalho. O rastreamento de metadados facilita a colaboração entre os membros da equipe e garante a reprodutibilidade dos resultados.

Os usuários têm maneiras diferentes de começar a usar o Kubeflow, dependendo das necessidades individuais e do nível de experiência:

• Implantar o Kubeflow no Google Kubernetes Engine (GKE): essa opção oferece muita flexibilidade e controle sobre as implantações do Kubeflow. Os usuários podem personalizar a instalação para atender a requisitos específicos e ter acesso total ao cluster do Kubernetes. No entanto, essa abordagem pode exigir mais experiência com o Kubernetes e ser mais trabalhosa.
• Utilizar o Vertex AI Pipelines: essa opção é um serviço totalmente gerenciado que pode facilitar a implantação e a execução de pipelines do Kubeflow no Google Cloud. O Vertex AI Pipelines cuida de todo o gerenciamento de infraestrutura para que os usuários possam se concentrar na criação e execução de fluxos de trabalho de ML. Essa abordagem pode ser uma boa opção para quem procura uma solução gerenciada que seja rápida e fácil de configurar.
• Conhecer o Kubeflow em outras plataformas: o Kubeflow também pode ser implantado em outros ambientes do Kubernetes. As instruções de instalação e a documentação dessas plataformas estão disponíveis no site do Kubeflow.