Kube flujo 1.9. Kubeflow es una plataforma MLOps de código completamente abierto y forma parte del proyecto de incubación de Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Canonical es uno de los revendedores oficiales del proyecto, lo que garantiza el mantenimiento seguro de las imágenes de los contenedores, una estrecha integración con el ecosistema AI/ML más amplio y brinda soporte empresarial y servicios administrados. La última versión ofrece nuevas capacidades relacionadas con GenAI, lo que permite a las organizaciones ejecutar cualquier iniciativa nueva en producción.
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Kubeflow en CNCF
Kubeflow forma parte del CNCF desde 2023, lo que ayuda a que el proyecto crezca, impulse la adopción y atraiga contribuyentes. Desde la última versión, la comunidad se ha centrado no sólo en nuevas funciones para el producto, sino también en garantizar una forma más sencilla de dar la bienvenida a nuevos miembros. Por ejemplo, la comunidad trasladó sus comunicaciones a la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) canal flojo y votó en el Comité Directivo.
Desarrollo upstream
Kubeflow es un proyecto de código abierto iniciado por desarrolladores y para desarrolladores. Los contribuyentes siempre buscan aportar nuevas mejoras para mantener la plataforma MLOps relevante en el mercado. En la última versión, la comunidad de Kubeflow ha establecido un nuevo grupo de trabajo centrado en el registro de modelos. Este es un paso crítico en el ciclo de vida del ML para garantizar que el modelo se almacene, lo que anteriormente se lograba mediante la integración con otras herramientas. Actualmente, esta característica está en versión beta, pero la comunidad está trabajando para mejorarla y agregarla como parte de la funcionalidad predeterminada. Además, la integración con Spark Operador es un esfuerzo continuo entre comunidades entre los dos proyectos. Aunque no forma parte del despliegue preestablecido, actualmente está disponible en la versión oficial. documento.
Otro desafío informado por los usuarios de Kubeflow en el pasado es la necesidad de habilidades avanzadas de aprendizaje automático. La integración con plataformas de código bajo como Elyra se completó en el pasado, pero en los últimos 12 meses el proyecto acaba de beneficiarse de col rizada Donar. Este proyecto simplifica la experiencia de implementar flujos de trabajo de Kubeflow Pipelines al proporcionar una interfaz de usuario simple para definir los flujos de trabajo de Kubeflow Pipelines.
«Kubeflow necesita urgentemente mejorar la experiencia del usuario de ciencia de datos y reducir la barrera de entrada para más profesionales del aprendizaje automático. El proyecto Kale sentará las bases para establecer nuevos modelos de uso y la integración con herramientas populares de desarrollo de aprendizaje automático. No puedo esperar «La donación se completará y pondrá nuevas e interesantes herramientas en manos de nuestros usuarios de Kubeflow», dijo Stefano Fioravanzo, colaborador upstream de Kubeflow.
¿Cuáles son las nuevas funciones de Charmed Kubeflow 1.9?
Además de estos desarrollos impulsados por la comunidad, Charmed Kubeflow 1.9 ofrece una serie de características adicionales centradas en la seguridad y la integración para casos de uso empresarial.
Plataforma MLOps segura
Canonical ha cumplido su promesa de proporcionar software seguro de código abierto con Kubeflow. En esta versión, Charmed Kubeflow habilita Istio CNI de forma predeterminada para que los usuarios puedan configurar interfaces de red en contenedores de Linux. Protege a los usuarios de posibles ataques y permite a equipos más grandes gestionar mejor el acceso a diferentes proyectos de aprendizaje automático.
A menudo, los proyectos MLOps manejan datos muy confidenciales, por lo que las organizaciones desean ejecutar sus plataformas en máquinas virtuales confidenciales. Charmed Kubeflow puede operar en VM confidencial en Azureallanando el camino para una innovación rápida a través del código abierto en industrias altamente reguladas.
Estas capacidades mejoran las funciones de seguridad existentes de Charmed Kubeflow, como el parcheo de imágenes CVE, la integración con diferentes proveedores de identidad y la gestión de usuarios. La plataforma también opera en un entorno aislado, lo que permite a las organizaciones altamente reguladas avanzar en sus proyectos de IA/ML sin tener que preocuparse por la infraestructura.
Integre con el ecosistema AI/ML más amplio
Canonical y NVIDIA han estado trabajando juntos durante muchos años, creando integraciones interesantes desde hardware hasta pilas de software. Ahora hay nuevas integraciones disponibles para Canonical Kubernetes y Charmed Kubeflow después de obtener la certificación como parte del programa de software NVIDIA DGX-Ready. Ahora puede desarrollar aplicaciones GenAI en la plataforma MLOps de Canonical. Kubeflow fascinante, y desplegarlos usando NIM de NVIDIA o Servidor de inferencia NVIDIA Triton, todos están integrados con el componente de implementación KServe de Kubeflow. Lea más sobre esto en el blog publicado el mes pasado.
Además de su integración con NVIDIA, Canonical ha habilitado la última versión de Charmed Kubeflow en Google Kubernetes Engine y está trabajando para integrarlo con Azure Blob Storage. Por último, pero no menos importante, Canonical lanzó Data Science Stack, un entorno ML listo para ejecutar que permite a los usuarios desarrollar y optimizar rápidamente modelos en cualquier estación de trabajo Ubuntu AI.
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