Canonical, el editor de Ubuntu, anunció hoy la disponibilidad general de Charmed Kubeflow 1.8. Charmed Kubeflow es una plataforma MLOps de extremo a extremo de código abierto que permite a los profesionales desarrollar e implementar fácilmente modelos AI/ML. Puede ejecutarse en cualquier nube, incluidos escenarios híbridos o de múltiples nubes. Esta última versión también brinda la capacidad de ejecutar cargas de trabajo de IA/ML en entornos aislados.
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Ejecute cargas de trabajo de IA en entornos aislados
Las plataformas MLOps a menudo requieren una conexión a una red, lo que puede resultar problemático para organizaciones con políticas estrictas de ciberseguridad y cumplimiento. Además de las nubes públicas y los centros de datos locales, Charmed Kubeflow también permite a los usuarios ejecutar cargas de trabajo sin conexión en entornos aislados. Al incluir esta característica, Charmed Kubeflow brinda seguridad adicional para organizaciones en industrias o proyectos altamente regulados que manejan datos confidenciales. Esto les permite completar la mayoría de sus flujos de trabajo de aprendizaje automático en una sola herramienta y evitar perder tiempo conectando herramientas y garantizando la compatibilidad entre ellas.
Capacidades mejoradas para personalizar herramientas MLOps
Cada proyecto de IA es diferente, al igual que las herramientas, los marcos y las bibliotecas que utilizan las organizaciones. Si bien algunos prefieren opciones tradicionales como Tensorflow o Pytorch, otros pueden elegir opciones específicas de la industria como Nvidia NeMo. Charmed Kubeflow 1.8 trae nuevas mejoras que permiten a los usuarios finales personalizar su plataforma MLOps.
Los usuarios pueden agregar cualquier imagen en Jupyter Notebook. Esto brinda a los profesionales la libertad de elegir sus herramientas y bibliotecas preferidas y concentrarse en desarrollar modelos de aprendizaje automático en lugar de mantener sus herramientas. Los usuarios pueden conectar o extraer herramientas o componentes según el caso de uso para trabajar de manera eficiente.
Esta habilidad es diferente. Kubeflow fascinante de proyectos upstream. Es más probable que las organizaciones vayan más allá de los experimentos con soluciones impulsadas por Canonical porque pueden agregar sus propias imágenes de computadoras portátiles y usarlas para desarrollar modelos.
Construir un modelo de producción. Reproduce experimentos fácilmente.
Kubeflow como proyecto tiene como objetivo ejecutar inteligencia artificial a escala. Es capaz de ejecutar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático en una sola herramienta. Kubeflow Pipelines están en el corazón de este proyecto, ya que están diseñados específicamente para automatizar cargas de trabajo de aprendizaje automático. Esta es una de las razones por las que las organizaciones que buscan escalar proyectos de IA prefieren Kubeflow a sus alternativas.
Charmed Kubeflow se beneficia del recientemente lanzado Kubeflow Pipelines 2.0 del proyecto upstream, que simplifica aún más el proceso de automatización. Algunas funciones, como los gráficos acíclicos dirigidos (DAG), han estado disponibles en versión beta durante algún tiempo, pero otras se introdujeron en Kubeflow 1.8. Por ejemplo, Kubeflow ahora abstrae el formato de representación de la canalización para que pueda ejecutarse en cualquier plataforma MLOps. Esto significa una migración más fluida desde un proyecto ascendente a una distribución o herramienta que pueda brindar soporte empresarial, parches de seguridad o corrección de errores en el cronograma.
Kimonas Sotirchos, líder del grupo de trabajo de la comunidad de Kubeflow, dijo: «Estoy emocionado de ser parte del lanzamiento de Kubeflow 1.8 de la comunidad upstream y orgulloso del equipo de Charmed Kubeflow por impulsar el lanzamiento y brindar comentarios a lo largo del camino». «Charmed Kubeflow 1.8 es una excelente manera para que los usuarios nuevos y experimentados prueben todas las funciones más recientes y mejores de Kubeflow, como KFP V2 y la navegación PVC», agregó.
Innovación rápida con Canonical MLOps
Charmed Kubeflow es la base de un ecosistema en crecimiento que satisface las diversas necesidades de los proyectos de inteligencia artificial. La plataforma MLOps se integra con las principales herramientas de código abierto. Por ejemplo, Charmed Kubeflow se integra con Charmed MLflow para facilitar el seguimiento de experimentos y el registro de modelos. MLFlow es una plataforma liviana de aprendizaje automático que permite a los profesionales comenzar rápidamente en las instalaciones o en la nube pública y luego migrar fácilmente a una solución de código abierto totalmente integrada. Charmed Kubeflow también se puede integrar con KServe y Seldon para servir modelos.
