Résumé
Kubernetes sistem open-source la buy waajal, yamale ak tàmbaliwaat ci saasi prograam yiñ def ci conteneur ci masin yu bari. Ngir jàngu masin, dafay may ekip yi ñu defar ay liggéey yu xiif ci GPU ak ay serwër model yu sensible ci latency ci hardware buñ bokk te duñu toppatoo serwër yi.
Kubernetes ngir ML Workloads ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Ñu ngi ko njëkka tabax ci Google ngir doxal ay sarwis web, Kubernetes dafay jàppee sa cluster ni benn pool bu mag bu CPU, mémoire, ak GPUs, ginaaw ga mu tànn ban masin mooy doxal conteneur bu nekk. Ekkipu ML yi dañu ciy wéeru ndax liggéey yi dañu bari te seer: ab tàggat yaram mën na soxla juróom ñatti GPUs ci jiroom benni waxtu, kon dara. Kubernetes dafay jàppale pod bi ci node bu am GPU yu amul fayda, su liggéey bi jeexee dafay bàyyi hardware bi. Dafay dundal itam serveur inference yi, di tàmbaliwaat conteneur yu tass yi, di tasaare ay replica ci masin yi ngir mëna dëgër. Jumtukaay yiñ tabax ci kaw, lu melni Kubeflow, Ray, ak KServe, dañuy yokk ay piyees yu jëm ci ML lu ci melni operatëri tàggat yuñ séddale, ajustement hyperparamètre, ak poñ yu mujj ci modelu autoscaling, suko defee gëstukati done yi di liggéey ak abstraction yu gëna kawe ci barabu YAML bu ñor.
Gis-gis xarala
Kubernetes dafay jox GPU yi jaaraleko ci ay plugin yuy siiwal ay jumtukaay yu melni nvidia.com/gpu, te scheduler bi dafay méngale ak laaj pod bi. Taints ak tolerans yi deñuy tere CPU yi liggéey bu yomb ci node GPU yu seer yi, ci noonu la tànneefi node yi ak sàrti affinite yi di pin tàggat ci ay hardware yuñ tànn. Ngir tàggat GPU yu bari, operatër yi dañuy sos kuréelu pod yuy gise seen biir ba noppi doxal kaadar yu melni PyTorch DDP wala Horovod, di weccoo gradient ci reso cluster bi jëfandikoo NCCL.
Kubernetes ngir liggéey ML
Kubernetes sistem open-source la buy waajal, yamale ak tàmbaliwaat ci saasi prograam yiñ def ci conteneur ci masin yu bari. Ngir jàngu masin, dafay may ekip yi ñu defar ay liggéey yu xiif ci GPU ak ay serwër model yu sensible ci latency ci hardware buñ bokk te duñu toppatoo serwër yi. Kubernetes ngir ML Workloads ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Kubernetes for ML Workloads ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Kubernetes ngir ML Workloads dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Benn labo gëstu dafay jëfandikoo Operatëru Tàggat Kubeflow ngir tàmbali liggéeyu tàggat PyTorch bu 32-GPU ci ñeenti node, su ko defee mu bàyyi GPU yi ci saasi suñu daje.
Benn kompiñi e-commerce dafay jëfandikoo xeetu xalaatam ak KServe, biy autoscale replicas ci jamonoy njaay flash ba noppi wàcci ci guddi gi.
Benn bànk dafay doxal guddi gu nekk ay liggéey yuy joxe poñ ci Kubernetes CronJobs, di leen raŋ ci node CPU yu bees yi ngir ñu baña joŋante ak trafik biy liggéey ci bëccëg.
Benn startup dafay jëfandikoo Ray ci kaw Kubernetes ngir doxal ay hyperparamètre yu paralel, di wëlbati ay fukki-fukki pod yu gàtt ci misaal yi ngir wàññi njëg yi.
Modèlu jëfandikoo
Kubernetes ngir ML ay liggéey ci jëf
Benn labo gëstu dafay jëfandikoo Operatëru Tàggat Kubeflow ngir tàmbali liggéeyu tàggat PyTorch bu 32-GPU ci ñeenti node, su ko defee mu bàyyi GPU yi ci saasi suñu daje.
Laboratoire buy gëstu dafay jëfandikoo Kubeflow Training Operator ngir tàmbali liggéeyu tàggat yaram bu 32-GPU PyTorch ci ñeenti node, ba noppi mu bàyyi GPU yi ci saasi suñuy daje. waxtu.
Kubernetes ngir ML ay liggéey ci jëf
Benn kompiñi e-commerce dafay jëfandikoo xeetu xalaatam ak KServe, biy autoscale replicas ci jamonoy njaay flash ba noppi wàcci ci guddi gi.
Benn kompiñi e-commerce dafay liggéey ci xeetu xalaatam ak KServe, biy autoscales replicas ci jamonoy njaay flash ak dellu ci guddi gi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu leeralee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Kubernetes ngir ML ay liggéey ci jëf
Benn bànk dafay doxal guddi gu nekk ay liggéey yuy joxe poñ ci Kubernetes CronJobs, di leen raŋ ci node CPU yu bees yi ngir ñu baña joŋante ak trafik biy liggéey ci bëccëg.
Benn bànk dafay doxal guddi gu nekk ay liggéey yuy poñ ni Kubernetes CronJobs, di leen raŋ ci node CPU yu reserve ngir ñu baña joŋante ak trafik biy liggéey ci bëccëg.
Kubernetes ngir ML ay liggéey ci jëf
Benn startup dafay jëfandikoo Ray ci kaw Kubernetes ngir doxal ay hyperparamètre yu paralel, di wëlbati ay fukki-fukki pod yu gàtt ci misaal yi ngir wàññi njëg yi.
Benn startup dafay jëfandikoo Ray ci Kubernetes ngir doxal ay hyperparameter parallel, di wëlbati ay fukki-fukki pods yu gàtt ci misaal yi ngir wàññi njëg yi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.