Обзор
Kubernetes — это система с открытым исходным кодом, которая автоматически планирует, масштабирует и перезапускает контейнерные программы на кластере машин. Что касается машинного обучения, это позволяет командам размещать обучающие задания, требующие большого количества графических процессоров, и серверы моделей, чувствительные к задержкам, на общее оборудование, не присматривая за отдельными серверами.
Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе.
Глубокое погружение
Первоначально созданный в Google для запуска веб-сервисов, Kubernetes рассматривает ваш кластер как один большой пул ЦП, памяти и графических процессоров, а затем решает, на какой машине работает каждый контейнер. Команды машинного обучения полагаются на него, потому что рабочие нагрузки нестабильны и дороги: для обучения может потребоваться восемь графических процессоров на шесть часов, а затем ничего. Kubernetes планирует этот модуль на узле со свободными графическими процессорами, а по завершении задания освобождает оборудование. Он также поддерживает работу серверов вывода, перезапуская вышедшие из строя контейнеры и распределяя реплики по машинам для обеспечения устойчивости. Встроенные инструменты, такие как Kubeflow, Ray и KServe, добавляют элементы, специфичные для машинного обучения, такие как операторы распределенного обучения, настройка гиперпараметров и конечные точки модели автомасштабирования, поэтому ученые, работающие с данными, работают с абстракциями более высокого уровня, а не с необработанным YAML.
Техническая информация
Kubernetes назначает графические процессоры через плагины устройств, которые рекламируют такие ресурсы, как nvidia.com/gpu, которые планировщик сопоставляет с запросами модуля. Помехи и допуски не позволяют дешевым задачам ЦП задействовать дорогостоящие узлы графического процессора, а селекторы узлов и правила сродства привязывают обучение к конкретному оборудованию. Для обучения с использованием нескольких графических процессоров операторы создают группу модулей, которые обнаруживают друг друга и запускают такие платформы, как PyTorch DDP или Horovod, обмениваясь градиентами по сети кластера с использованием NCCL.
Освоение Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения
Kubernetes — это система с открытым исходным кодом, которая автоматически планирует, масштабирует и перезапускает контейнерные программы на кластере машин. Что касается машинного обучения, это позволяет командам размещать обучающие задания, требующие большого количества графических процессоров, и серверы моделей, чувствительные к задержкам, на общее оборудование, не присматривая за отдельными серверами. Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе. Чтобы добиться глубокого понимания, рассматривайте Kubernetes для рабочих нагрузок ML как операционную модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения, оптимизируют выбор архитектуры, данных и инфраструктуры с точки зрения надежности и стоимости. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В то же время оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Исследовательская лаборатория использует оператор обучения Kubeflow для запуска задания распределенного обучения PyTorch с 32 графическими процессорами на четырех узлах, а затем автоматически освобождает графические процессоры при конвергенции.
Компания электронной коммерции использует свою рекомендательную модель с помощью KServe, который автоматически увеличивает масштаб реплик во время флэш-распродажи и снижает их производительность в одночасье.
Банк выполняет ночные задания пакетной оценки как Kubernetes CronJobs, помещая их в очередь на свободных узлах ЦП, чтобы они не конкурировали с дневным потоком обслуживания.
Стартап использует Ray в Kubernetes для параллельной проверки гиперпараметров, запуская на спотовых экземплярах десятки недолговечных пробных модулей, чтобы сократить расходы.
Шаблоны реализации
Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения на практике
Исследовательская лаборатория использует оператор обучения Kubeflow для запуска задания распределенного обучения PyTorch с 32 графическими процессорами на четырех узлах, а затем автоматически освобождает графические процессоры при конвергенции.
Исследовательская лаборатория использует оператор обучения Kubeflow для запуска задания распределенного обучения PyTorch с 32 графическими процессорами на четырех узлах, а затем автоматически освобождает графические процессоры при объединении. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения на практике
Компания электронной коммерции использует свою рекомендательную модель с помощью KServe, который автоматически увеличивает масштаб реплик во время флэш-распродажи и снижает их производительность в одночасье.
Компания электронной коммерции использует свою рекомендательную модель с помощью KServe, который автоматически увеличивает количество реплик во время флэш-распродажи и откатывает их в одночасье. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, поддерживают человеческий путь эскалации для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения на практике
Банк выполняет ночные задания пакетной оценки как Kubernetes CronJobs, помещая их в очередь на свободных узлах ЦП, чтобы они не конкурировали с дневным потоком обслуживания.
Банк выполняет ночные пакетные задания оценки в виде заданий Kubernetes CronJobs, помещая их в очередь на свободных узлах ЦП, чтобы они не конкурировали с дневным потоком обслуживания. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации вручную для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Kubernetes для рабочих нагрузок машинного обучения на практике
Стартап использует Ray в Kubernetes для параллельной проверки гиперпараметров, запуская на спотовых экземплярах десятки недолговечных пробных модулей, чтобы сократить расходы.
Стартап использует Ray в Kubernetes для параллельной проверки гиперпараметров, развертывания десятков недолговечных пробных модулей на спотовых экземплярах для сокращения затрат. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Дорожная карта реализации
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.