SıradakiSonraki rehber
ML İş Yükleri için Bulut Maliyet Optimizasyonu
Teknik
Teknik KILAVUZ
ML İş Yükleri için Kubernetes
Kubernetes, bir makine kümesinde kapsayıcıya alınmış programları otomatik olarak planlayan, ölçeklendiren ve yeniden başlatan açık kaynaklı bir sistemdir.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
For machine learning, it lets teams pack GPU-hungry training jobs and latency-sensitive model servers onto shared hardware without babysitting individual servers.
Derin Dalış
Başlangıçta web hizmetlerini çalıştırmak için Google'de oluşturulan Kubernetes, kümenizi büyük bir CPU, bellek ve GPU havuzu olarak ele alır ve ardından her bir konteyneri hangi makinenin çalıştırdığına karar verir. Makine öğrenimi ekipleri, iş yüklerinin çok fazla ve pahalı olması nedeniyle buna güveniyor: Bir eğitim çalışması altı saat boyunca sekiz GPU'ya ihtiyaç duyabilir, sonra hiçbir şey gerektiremez. Kubernetes, bu bölmeyi boş GPU'lara sahip bir düğüme yerleştirir ve iş bittiğinde donanımı serbest bırakır. Ayrıca çıkarım sunucularını canlı tutar, çökmüş konteynerleri yeniden başlatır ve dayanıklılık için kopyaları makineler arasında yayar. Kubeflow, Ray ve KServe gibi temel üzerine inşa edilen araçlar, dağıtılmış eğitim operatörleri, hiperparametre ayarlama ve otomatik ölçeklendirme modeli uç noktaları gibi ML'ye özgü parçalar ekler; böylece veri bilimcileri ham YAML yerine daha yüksek düzeyde soyutlamalarla çalışır.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir araştırma laboratuvarı, dört düğümde 32 GPU'lu PyTorch dağıtılmış eğitim işi başlatmak için Kubeflow Eğitim Operatörünü kullanıyor ve ardından birleştiğinde GPU'ları otomatik olarak serbest bırakıyor.
Bir e-ticaret şirketi, öneri modelini, anlık satış sırasında kopyaları otomatik olarak ölçeklendiren ve bir gecede geri ölçeklendiren KServe ile sunuyor.
Bir banka, gece boyunca toplu puanlama işlerini Kubernetes CronJobs olarak çalıştırıyor ve bunları gündüz hizmet trafiğiyle rekabet etmemeleri için yedek CPU düğümlerinde sıraya koyuyor.
Yeni kurulan bir şirket, paralel hiperparametre taramaları yürütmek için Kubernetes üzerinde Ray'i kullanıyor ve maliyeti azaltmak için spot örneklerde düzinelerce kısa ömürlü deneme bölmesini döndürüyor.
ML İş Yükleri için Kubernetes'in Geleceği
Teams can combine queue admission, suitable GPU resource exposure, and topology-aware placement with their ML workload controllers. Group admission helps avoid partial worker allocation, while model servers may support scale-to-zero with an appropriate serving configuration. These behaviors depend on installed components and settings. Operators should test recovery, resource limits, interconnects, and cold-start latency rather than assume the container orchestrator alone supplies every training or serving feature.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Kubernetes for ML Workloads quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
What is Kubernetes for ML Workloads?
Kubernetes, bir makine kümesinde kapsayıcıya alınmış programları otomatik olarak planlayan, ölçeklendiren ve yeniden başlatan açık kaynaklı bir sistemdir. Makine öğrenimi için, ekiplerin GPU'ya ihtiyaç duyan eğitim işlerini ve gecikmeye duyarlı model sunucularını, ayrı ayrı sunuculara bakım yapmadan paylaşılan donanıma paketlemesine olanak tanır.
Makine öğrenimi iş yükleri için Kubernetes zamanlayıcının birincil işi nedir?
Zamanlayıcı, bir bölmenin kaynak isteklerini (CPU, bellek, GPU'lar) mevcut düğümlerle eşleştirir ve bölmeyi uygun yere yerleştirir. Model koduna veya verilere dokunmaz.
Kubernetes genellikle GPU'ları bir kapsül için nasıl kullanılabilir hale getirir?
Cihaz eklentileri, GPU'ları programlanabilir bir kaynak (örn. nvidia.com/gpu) olarak kullanıma sunarak bölmelerin bunları talep etmesine ve zamanlayıcının kullanılabilirliği izlemesine olanak tanır.
With a NoSchedule taint on a GPU node, what does a matching pod toleration do?
A toleration removes the matching taint barrier. Other resource and scheduling requirements still apply.
Hangi araç, Kubernetes'in üzerine dağıtılmış eğitim operatörleri gibi makine öğrenimine özgü yetenekler ekler?
Kubeflow, eğitim operatörleri, işlem hatları ve ayarlama da dahil olmak üzere ML iş akışlarını Kubernetes'e katmanlar; böylece ekipler, düşük seviyeli küme yapılandırmasını elle yazmaktan kaçınır.
Kubernetes neden hızlı makine öğrenimi iş yüklerine çok uygundur?
Eğitim çok hızlı: Kısa süreliğine çok sayıda GPU var, ardından hiç yok. Kubernetes, işi kaynaklar serbest olduğunda yerleştirir ve tamamlandığında yayınlayarak kullanımı artırır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi