Kubernetes ለ ML የስራ ጭነቶች
ኩበርኔትስ በኮንቴይነር የተያዙ ፕሮግራሞችን በማሽኖች ክላስተር ላይ በራስ ሰር መርሐግብር የሚያዘጋጅ፣ የሚለካ እና ዳግም የሚያስጀምር ክፍት ምንጭ ስርዓት ነው።
አጠቃላይ እይታ
For machine learning, it lets teams pack GPU-hungry training jobs and latency-sensitive model servers onto shared hardware without babysitting individual servers.
ጥልቅ ዳይቭ
በመጀመሪያ የተገነባው በGoogle የድር አገልግሎቶችን ለማስኬድ ኩበርኔትስ የእርስዎን ክላስተር እንደ አንድ ትልቅ ሲፒዩ፣ ሚሞሪ እና ጂፒዩዎች አድርጎ ይመለከታቸዋል፣ ከዚያም እያንዳንዱን መያዣ የትኛው ማሽን እንደሚሰራ ይወስናል። የኤምኤል ቡድኖች በእሱ ላይ ይደገፋሉ ምክንያቱም የስራ ጫናዎች በጣም ብዙ እና ውድ ናቸው፡ የስልጠና ሩጫ ለስድስት ሰአታት ስምንት ጂፒዩዎች ሊያስፈልጋቸው ይችላል፣ ከዚያ ምንም። የኩበርኔትስ መርሃ ግብሮች ከነጻ ጂፒዩዎች ጋር አንድ መስቀለኛ መንገድ ላይ ይለጥፉ፣ እና ስራው ሲጠናቀቅ ሃርድዌሩን ነጻ ያወጣል። እንዲሁም ኢንፍራንስ ሰርቨሮችን በህይወት ያስቀምጣቸዋል፣ የተበላሹ ኮንቴይነሮችን እንደገና ያስጀምራል እና ቅጂዎችን ለማገገም በማሽኖች ላይ ያሰራጫል። እንደ Kubeflow፣ Ray እና KServe ያሉ ከላይ የተገነቡ መሳሪያዎች እንደ የተከፋፈሉ የስልጠና ኦፕሬተሮች፣ የሃይፐርፓራሜትር ማስተካከያ እና አውቶማቲክ ሞዴል የመጨረሻ ነጥቦችን የመሳሰሉ ML-ተኮር ክፍሎችን ይጨምራሉ፣ ስለዚህ የውሂብ ሳይንቲስቶች ከጥሬ YAML ይልቅ ከከፍተኛ ደረጃ ማጠቃለያዎች ጋር ይሰራሉ።
ቴክኒካዊ ግንዛቤ
ኩበርኔትስ ጂፒዩዎችን እንደ nvidia.com/gpu ያሉ ሃብቶችን በሚያስተዋውቁ የመሣሪያ ተሰኪዎች በኩል ይመድባል፣ ይህም መርሐግብር አውጪው ከፖድ ጥያቄዎች ጋር ይዛመዳል። ማሽቆልቆል እና መቻቻል ርካሽ የሲፒዩ ስራዎችን ከዋጋ የጂፒዩ አንጓዎች ያቆያቸዋል፣ የመስቀለኛ መንገድ መራጮች እና የዝምድና ህጎች ስልጠናን ከተለየ ሃርድዌር ጋር ይያያዛሉ። ለብዙ-ጂፒዩ ስልጠና ኦፕሬተሮች እርስ በርሳቸው የሚተዋወቁ እና እንደ PyTorch DDP ወይም Horovod ያሉ ማዕቀፎችን የሚያንቀሳቅሱ የፖድ ቡድን ይፈጥራሉ፣ NCCL ን በመጠቀም በክላስተር አውታረመረብ ላይ ቀስቶችን ይለዋወጣሉ።
ስልታዊ ተጽእኖ
ወጪ እና በጀት
የስነ-ህንፃ ውሳኔዎች ለዓመታት አፈጻጸምን እና የሥራ ማስኬጃ ወጪዎችን ያንቀሳቅሳሉ.
ግልጽ ውሳኔዎች
የቴክኒክ ትምህርት ቡድኖች አዲሱን ብቻ ሳይሆን ትክክለኛውን ቁልል እንዲመርጡ ይረዳል።
የጥራት ቁጥጥር
የተሻሉ የምህንድስና ምርጫዎች በምርት ውስጥ አስተማማኝነት ክስተቶችን ይቀንሳሉ.
ለኤምኤል የሥራ ጭነቶች የ Kubernetes የወደፊት ዕጣ
ጥብቅ የML ውህደትን ይጠብቁ፡ ሁሉንም የተከፋፈሉ የሥልጠና ፓዶችን በአንድ ጊዜ ወይም በጭራሽ የሚያስጀምር የወሮበሎች መርሐ ግብር፣ ክፍልፋይ እና በጊዜ የተቆረጠ ጂፒዩ መጋራት ብዙ የብርሃን ስራዎች አንድ ካርድ እንዲጋሩ እና ፈጣን የNVLink ግንኙነቶችን የሚያከብር ቶፖሎጂን የሚያውቅ ምደባ። በ Kubernetes ላይ አገልጋይ-አልባ ግንዛቤ ፣በጥያቄዎች መካከል የመጨረሻ ነጥቦችን ወደ ዜሮ ማመጣጠን ፣በማደግ ላይ ነው። እንደ ሞዴሎች ፊኛ፣ መርሐግብር አውጪዎች በበርካታ ዘለላዎች እና ደመናዎች ላይ እየጨመሩ ይሄዳሉ፣ እና እንደ Kueue እና Volcano ያሉ በወረፋ ላይ የተመሰረቱ ፍትሃዊ መጋራት ስርዓቶች አነስተኛ የጂፒዩ አቅምን ለመቆጣጠር መደበኛ እየሆኑ ነው።
የእውነተኛ-ዓለም አተገባበር
የምርምር ላብራቶሪ የ Kubeflow ማሰልጠኛ ኦፕሬተርን በመጠቀም ባለ 32-ጂፒዩ ፒ ቶርች የተከፋፈለ የስልጠና ስራ በአራት ኖዶች ውስጥ ይጀምራል፣ ከዚያም ሲገጣጠም ጂፒዩዎችን በራስ-ሰር ነፃ ያወጣል።
የኢ-ኮሜርስ ኩባንያ የጥቆማ ሞዴሉን ከKServe ጋር ያገለግላል፣ ይህም በብልጭታ ሽያጭ ጊዜ ቅጂዎችን በራስ ሰር የሚለካ እና በአንድ ሌሊት ወደ ታች ይመለሳል።
አንድ ባንክ እንደ ኩበርኔትስ ክሮንጆብስ በምሽት የምድብ ድልድል ስራዎችን ይሰራል፣ በትርፍ ሲፒዩ ኖዶች ላይ በማሰለፍ የቀን አገልግሎት ትራፊክን እንዳይወዳደሩ ያደርጋል።
አንድ ጀማሪ ሬይ በኩበርኔትስ ላይ ትይዩ የሃይፐርፓራሜትር ጠራርጎዎችን ለማስኬድ ይጠቀማል፣ በደርዘን የሚቆጠሩ የአጭር ጊዜ የሚቆዩ የሙከራ ፖድዎችን በቦታዎች ላይ በማዞር ወጪን ይቀንሳል።
አደጋዎች እና የጥበቃ መንገዶች
አንድ ቤንችማርክን ማሳደግ ሰፋ ያሉ የስርዓት ድክመቶችን ሊደብቅ ይችላል።
የመሠረተ ልማት እና የጥገና ወጪዎች ብዙ ጊዜ ዝቅተኛ ናቸው.
ስርዓቶች ይበልጥ ውስብስብ ሲሆኑ የደህንነት እና የታዛቢነት ክፍተቶች ሊያድጉ ይችላሉ።
የትግበራ ፍኖተ ካርታ
ከመተግበሩ በፊት የቆይታ፣ የጥራት እና የወጪ ግቦችን ይግለጹ።
ቤንችማርክ በእውነተኛ ጭነት እና የውሂብ ሁኔታዎች።
ለስህተቶች፣ ተንሸራታች እና የተጠቃሚ ተጽእኖ የመሳሪያ ክትትል።
ከመጠኑ በፊት የመመለሻ እና የአደጋ ምላሽ መንገዶችን ያዘጋጁ።
ማሰስዎን ይቀጥሉ
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Kubernetes for ML Workloads quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
ቀጣይ መመሪያ
ለኤምኤል ሞዴሎች A/B ሙከራ
በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች
What is Kubernetes for ML Workloads?
ኩበርኔትስ በኮንቴይነር የተያዙ ፕሮግራሞችን በማሽኖች ክላስተር ላይ በራስ ሰር መርሐግብር የሚያዘጋጅ፣ የሚለካ እና ዳግም የሚያስጀምር ክፍት ምንጭ ስርዓት ነው። ለማሽን መማሪያ ቡድኖች በጂፒዩ የተራቡ የሥልጠና ሥራዎችን እና የቆይታ ጊዜን የሚነኩ ሞዴል አገልጋዮችን በግል አገልጋዮች ላይ ሳያሳድጉ በጋራ ሃርድዌር ላይ እንዲያሽጉ ያስችላቸዋል።
ለኤምኤል የሥራ ጫናዎች የኩበርኔትስ መርሐግብር ዋና ሥራ ምንድነው?
መርሐግብር አውጪው የፖድ ምንጭ ጥያቄዎችን (ሲፒዩ፣ ሚሞሪ፣ ጂፒዩዎች) ከሚገኙ አንጓዎች ጋር ያዛምዳል እና ፖድውን በሚመጥንበት ቦታ ያስቀምጣል። የሞዴል ኮድ ወይም ዳታ አይነካም።
Kubernetes በተለምዶ ጂፒዩዎችን ለፖድ ተደራሽ የሚያደርገው እንዴት ነው?
የመሣሪያ ፕለጊኖች ጂፒዩዎችን እንደ መርሐግብር ምንጭ ያጋልጣሉ (ለምሳሌ፦ nvidia.com/gpu)፣ ፖድዎች እንዲጠይቁዋቸው እና የጊዜ ሰሌዳ አውጪው ተገኝነትን እንዲከታተል ያስችላቸዋል።
በኤምኤል ክላስተር ውስጥ በብዛት ጥቅም ላይ የሚውሉት ቆሻሻዎች እና መቻቻል ምንድናቸው?
አንድ መጥፎ ነገር ከአንጓው ላይ እንቁላሎችን ያስወግዳል; የሚዛመደው መቻቻል ያላቸው ፖድዎች ብቻ እዚያ ሊያርፉ ይችላሉ። ይህ በእውነቱ ጂፒዩዎች ለሚያስፈልጋቸው ስራዎች እምብዛም የጂፒዩ ኖዶችን ያስቀምጣል።
በኩበርኔትስ ላይ እንደ የተከፋፈሉ የሥልጠና ኦፕሬተሮች ያሉ ML-ተኮር ችሎታዎችን የሚጨምር የትኛው መሣሪያ ነው?
የKubeflow ንብርብሮች ML የስራ ፍሰቶችን ወደ ኩበርኔትስ፣ የስልጠና ኦፕሬተሮችን፣ የቧንቧ መስመሮችን እና ማስተካከያን ጨምሮ፣ ስለዚህ ቡድኖች በእጅ መፃፍ ዝቅተኛ ደረጃ ክላስተር ውቅረትን ያስወግዳሉ።
ለምንድነው Kubernetes ለፍላሳ ML የስራ ጫናዎች ተስማሚ የሆነው?
ስልጠና ስፒል ነው፡ ብዙ ጂፒዩዎች ባጭሩ፣ ከዚያ ምንም። Kubernetes ሃብቶች ነጻ ሲሆኑ ስራውን ያስቀምጣል እና ሲጠናቀቅ ይለቀቃል, አጠቃቀሙን ያሻሽላል.