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De la computadora portátil a la tubería con Kubeflow KALE

¿Qué es Kubeflow?

Kubeflow es el kit de herramientas de aprendizaje automático de código abierto además de Kubernetes. Kubeflow traduce los pasos de su flujo de trabajo de ciencia de datos en trabajos de Kubernetes y proporciona la interfaz nativa de la nube para sus bibliotecas, marcos, canalizaciones y cuadernos de ML.

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Cuadernos en Kubeflow

Dentro del panel de Kubeflow, los científicos de datos pueden configurar servidores portátiles para su preparación de datos y desarrollo de modelos.

Al crear el servidor, los usuarios pueden elegir entre imágenes estándar o utilizar una imagen personalizada, incluida una con KALE preinstalado.

¿Qué es Kubeflow KALE?

KALE (Kubeflow Automated pipeLines Engine) amplía los cuadernos dentro de Kubeflow para permitir la creación automatizada de canalizaciones.

Todo lo que tiene que hacer es anotar celdas (partes de su código) en su cuaderno de Jupyter y esas etiquetas se traducirán automáticamente a su canalización de Kubeflow.

Puedes etiquetar una celda componente o cuadra Indique que el código que contiene representa un paso en su canalización e indique las dependencias de ese paso (pre: ).

DEMO: Uso de KALE con Charmed Kubeflow, ElasticSearch y Ceph

Esta demostración utiliza un clúster de Elasticsearch como almacén de datos, un clúster Ceph como almacén de objetos para almacenar los modelos resultantes y un entorno de Kubeflow como plataforma científica de datos para desarrollar el algoritmo de IA y ejecutar la canalización.

El siguiente diagrama muestra una descripción general del entorno:

Para configurar la demostración del entorno, puede seguir los pasos mencionados en este repositorio.

Para configurar la demostración del entorno, puede seguir los pasos mencionados en este repositorio.

Ahora que hemos configurado el entorno y nos hemos asegurado de que todo esté en funcionamiento, podemos Lanzadera Haz un túnel (o un reenviador SSH) desde tu computadora a la instancia de AWS con este comando:

$ sshuttle -r ubuntu@<EC2 public ip> 10.64.140.43/24

Luego accedemos al panel de Kubeflow y creamos un nuevo cuaderno de Jupyter con la imagen del contenedor de Kale. Usaremos los siguientes parámetros para la demostración del portátil:

Apellido: Demostración de col rizada
Imagen personalizada: localhost: 32000 / kale-demo
PROCESADOR CENTRAL: 1
MEM: 2 Gi

En una nueva terminal de este cuaderno tenemos que descargar el cuaderno de demostración para la serie temporal financiera:

$ wget https://raw.githubusercontent.com/aym-frikha/kale-demo/master/financial-time-series.ipynb 

Necesitamos realizar algunos cambios en los siguientes parámetros del portátil para reflejar el entorno actual:

  • El endpoint_url (IP de la unidad ceph-radosgw)
  • La clave de acceso (Clave de acceso para el usuario ceph: desde la salida ./create-rados-user.sh)
  • La clave_secreta (clave secreta para el usuario ceph: de salida ./create-rados-user.sh)
  • El elastic_url (IP de la unidad elástica)

Ahora podemos activar Kale para este portátil y en la configuración avanzada tenemos que cambiar la imagen de Docker a «localhost: 32000 / kale-demo».

Luego, podemos ejecutar la canalización de Kubeflow haciendo clic en el botón compilar y ejecutar.

Esto compilará y ejecutará su canalización de Kubeflow.

Cuando finalmente te levantes. hacer clic vista, se le dirigirá a la ejecución de canalización específica que acaba de crear.

Implementar modelos en Kubernetes

La informática empresarial se está trasladando a Kubernetes, y Kubeflow se conoce desde hace mucho tiempo como la plataforma para resolver MLOps a gran escala.

KFServing, el proyecto de servicio de modelos de Kubeflow, ha demostrado ser la herramienta más madura para las herramientas de aprovisionamiento de modelos de código abierto en K8 con características como implementaciones de canary, inferencia de marcos múltiples sin servidor y explicabilidad del modelo.

Obtenga más información sobre KFServing en ¿Qué es KFServing?

Más información sobre MLOps

Canonical ofrece capacitación empresarial en MLOps y Kubeflow junto con servicios profesionales como seguridad y soporte, implementaciones personalizadas, consultoría y Kubeflow completamente administrado.

Simplifique sus operaciones de Kubeflow

Obtenga la última versión de Kubeflow envuelta en Charmed Operators, que ofrece operaciones de componibilidad, día 0 y día 2 para todas las aplicaciones de Kubeflow, incluido KFServing.

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