Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático a menudo buscan herramientas que faciliten su trabajo. Kubeflow y MLFlow son dos de las herramientas de código abierto más populares en el campo de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps). A menudo se tienen en cuenta al iniciar una nueva iniciativa de IA/ML, por lo que no sorprende que se comparen.
Este blog trata un tema muy controvertido y responde a una pregunta de muchas personas en la industria: Kubeflow vs MLFlow: ¿Cuál es mejor?
Ambos productos tienen funciones poderosas, pero sus objetivos originales son muy diferentes. Kubeflow está diseñado como una herramienta de inteligencia artificial a gran escala y MLFlow está diseñado como una herramienta de seguimiento de experimentos. En este artículo, aprenderá sobre ambas soluciones, incluidas las similitudes, las diferencias, las ventajas y cómo elegir entre ellas.
Tabla de Contenidos
¿Qué es el flujo de cubo?
Kubeflow es una plataforma MLOps de extremo a extremo de código abierto lanzada por Google hace unos años. Puede ejecutarse en cualquier Kubernetes compatible con CNCF, lo que permite a los profesionales desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático. Kubeflow es un conjunto de herramientas que automatiza los flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera portátil, repetible y escalable.
Kubeflow proporciona una plataforma para ejecutar prácticas de MLOps y proporciona las siguientes herramientas:
- cuaderno giratorio
- hacer preparación de datos
- Cree canalizaciones para automatizar todo el proceso de aprendizaje automático
- Ejecute AutoML y capacitación en Kubernetes.
- Sirviendo modelos de aprendizaje automático con Kserve
Kubeflow agrega KServe al paquete predeterminado, lo que proporciona un amplio marco de trabajo, como el servidor de inferencia NVIDIA Triton disponible. Ya sea que use Tensorflow, PyTorch o PaddlePaddle, Kubeflow le permite determinar el mejor conjunto de parámetros para un rendimiento óptimo del modelo. Kubeflow tiene un enfoque integral para los procesos de aprendizaje automático en Kubernetes. Proporciona funciones que ayudan a los equipos grandes a trabajar juntos de manera eficiente utilizando conceptos como el aislamiento del espacio de nombres.
Encantador flujo de Kube es la distribución oficial de Canonical. Charmed Kubeflow ayuda a acelerar la entrega de proyectos, permite la repetibilidad y explota todo el potencial de su hardware. La plataforma MLOps puede ejecutarse en cualquier nube y es compatible con nubes públicas como AWS o Azure, así como con nubes privadas. Además, es compatible con los clústeres HPC tradicionales, así como con el hardware específico de IA de gama alta, como GPU o DGX de NVIDIA. Charmed Kubeflow se beneficia de una amplia integración con varias herramientas como Prometheus y Grafana, como parte de Canonical Observability Stack, Spark o NVIDIA Triton. Es una solución modular que se puede dividir en diferentes aplicaciones para que los profesionales puedan ejecutar IA a escala o en el perímetro.
¿Qué es MLFlow?
MLFlow es una plataforma de código abierto creada por DataBricks hace unos años. Se utiliza para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático. Tiene varias funciones, como el seguimiento de experimentos. MLFlow se puede integrar en cualquier proceso MLOps existente, pero también se puede usar para crear nuevos procesos. Proporciona embalajes estandarizados para poder reutilizar modelos en diferentes entornos. Sin embargo, la parte más importante es el componente de registro del modelo, que se puede usar con diferentes herramientas de aprendizaje automático. Brinda orientación sobre cómo usar cargas de trabajo de aprendizaje automático, en lugar de una herramienta obstinada que limita a los usuarios de alguna manera.
Charmed MLFlow es la distribución de MLFlow de Canonical. Actualmente, está disponible en forma beta.Damos la bienvenida a todos los científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático o entusiastas de la IA. intentalo y compartir la retroalimentación. Esta es una oportunidad para convertirse en un colaborador de código abierto mientras simplifica su trabajo en la industria.
Kubeflow y MLFlow
Tanto Kubeflow como MLFlow son soluciones de código abierto diseñadas específicamente para el campo del aprendizaje automático. Cuentan con un fuerte apoyo de los líderes de la industria, así como de una comunidad trabajadora cuyas contribuciones están impactando el desarrollo del proyecto. El objetivo principal de Kubeflow y MLFlow es crear un entorno colaborativo para que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático desarrollen e implementen modelos de aprendizaje automático de manera escalable, portátil y reproducible.
Sin embargo, comparar Kubeflow y MLFlow es como comparar manzanas y naranjas. Desde el principio, fueron diseñados para diferentes propósitos. Estos proyectos han evolucionado con el tiempo y ahora tienen funciones superpuestas. Pero lo más importante, tienen diferentes puntos fuertes. Por un lado, Kubeflow es muy competente en la automatización del flujo de trabajo de aprendizaje automático, el uso de canalizaciones y el desarrollo de modelos. Por otro lado, MLFlow es muy adecuado para el seguimiento de experimentos y el registro de modelos. Además, desde la perspectiva del usuario, MLFlow requiere menos recursos y es más fácil de implementar y usar para los principiantes, mientras que Kubeflow es una solución más pesada que es ideal para escalar proyectos de aprendizaje automático.
En general, Kubeflow y MLFlow no deben compararse cara a cara. Kubeflow permite a los usuarios realizar aprendizaje automático con Kubernetes de la manera correcta. MLFlow es independiente de la plataforma y se puede usar con cualquier cosa, desde VSCode hasta JupyterLab, desde SageMake hasta Kubeflow. Si la capa inferior es Kubernetes, la mejor manera es integrar Kubeflow y MLFlow y usarlos juntos. Por ejemplo, Charmed Kubeflow y Charmed MLFlow están integrados para brindar lo mejor de ambos mundos.El proceso de armarlo todo fue muy fácil y sencillo, porque hemos preparado guía Para ti.
¿Cómo elegir entre Kubeflow y MLFlow?
Elegir entre Kubeflow y MLFlow es bastante sencillo una vez que comprende lo que hacen.
MLFlow se recomienda para rastrear modelos y parámetros de aprendizaje automático, o cuando los científicos de datos o los ingenieros de aprendizaje automático implementan modelos en diferentes plataformas.
Kubeflow es ideal cuando necesita un motor de canalización para automatizar algún flujo de trabajo. Es una herramienta de grado de producción ideal para empresas que buscan escalar sus iniciativas de IA y cubrir todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y validar sus integraciones en una sola herramienta.
El futuro de Kubeflow y MLFlow
Kubeflow y MLFlow son dos de los proyectos de código abierto más interesantes del mundo de ML.
Si bien tienen una funcionalidad superpuesta, son más adecuados para diferentes propósitos y funcionan bien cuando están integrados.
A la larga, es probable que continúen evolucionando, Kubeflow y MLFlow trabajan en estrecha colaboración en la comunidad upstream para brindar una experiencia fluida a los usuarios finales. MLFlow seguirá siendo la herramienta elegida por los principiantes. MLFlow también mejorará a medida que avance la transición a iniciativas de IA escaladas, y es posible que veamos un viaje más definido entre las herramientas. ¿Acabarán compitiendo de frente y satisfaciendo las mismas necesidades? Sólo el tiempo dirá.
Comience su viaje MLOps con Canonical
Canonical posee Charmed Kubeflow y Charmed MLFlow como parte del creciente ecosistema MLOps. Proporciona parches de seguridad, mejoras y actualizaciones para la pila, y un conjunto de herramientas ampliamente integrado que va más allá del aprendizaje automático, incluidas las capacidades de observación o las herramientas de big data. Pila MLOps canónica, puede probarla de forma gratuita, pero también ofrecemos soporte empresarial y servicios administrados. Si necesita servicios de consultoría, revise los 4 canales provistos en la hoja de datos.
