Up tókànItọsọna atẹle
Cloud Cost Optimization for ML Workloads
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Kubernetes fun ML Workloads
Kubernetes jẹ eto orisun-ìmọ ti o ṣeto laifọwọyi, awọn iwọn, ati tun bẹrẹ awọn eto ti a fi sinu apoti kọja iṣupọ awọn ero.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Fun ẹkọ ẹrọ, o jẹ ki awọn ẹgbẹ kojọpọ awọn iṣẹ ikẹkọ ti ebi npa GPU ati awọn olupin awoṣe ifarabalẹ pẹlẹpẹlẹ si ohun elo ti o pin laisi abojuto awọn olupin kọọkan.
Jin Dive
Ni akọkọ ti a ṣe ni Google lati mu awọn iṣẹ wẹẹbu ṣiṣẹ, Kubernetes ṣe itọju iṣupọ rẹ bi adagun nla kan ti Sipiyu, iranti, ati awọn GPUs, lẹhinna pinnu iru ẹrọ ti o nṣiṣẹ ni eiyan kọọkan. Awọn ẹgbẹ ML gbekele rẹ nitori awọn ẹru iṣẹ jẹ ti nwaye ati gbowolori: ṣiṣe ikẹkọ le nilo awọn GPU mẹjọ fun wakati mẹfa, lẹhinna ko si nkankan. Awọn iṣeto Kubernetes ti o gbe sori ipade kan pẹlu awọn GPU ọfẹ, ati nigbati iṣẹ naa ba pari o ṣe ominira ohun elo naa. O tun tọju awọn olupin ifọkansi laaye, tun bẹrẹ awọn apoti ti o kọlu ati ti ntan awọn ẹda kọja awọn ẹrọ fun isọdọtun. Awọn irinṣẹ ti a ṣe lori oke, bii Kubeflow, Ray, ati KServe, ṣafikun awọn ege pato-ML gẹgẹbi awọn oniṣẹ ikẹkọ pinpin, tuning hyperparameter, ati awọn ipari awoṣe autoscaling, nitorinaa awọn onimọ-jinlẹ data ṣiṣẹ pẹlu awọn abstractions ipele giga dipo YAML aise.
Real-World imuse
Laabu iwadii kan nlo Oluṣeto Ikẹkọ Kubeflow lati ṣe ifilọlẹ iṣẹ ikẹkọ pinpin-pipin 32-GPU PyTorch kọja awọn apa mẹrin, lẹhinna da awọn GPU laaye laifọwọyi nigbati o ba papọ.
Ile-iṣẹ e-commerce kan ṣe iranṣẹ awoṣe iṣeduro rẹ pẹlu KServe, eyiti o ṣe adaṣe awọn ẹda-ara lakoko titaja filasi ati sẹhin ni alẹ kan.
Ile-ifowopamọ kan n ṣiṣẹ awọn iṣẹ igbelewọn ni alẹ bi Kubernetes CronJobs, ti wọn laini wọn lori awọn apa Sipiyu apoju ki wọn ko dije pẹlu ijabọ iṣẹ ọsan.
Ibẹrẹ kan nlo Ray lori Kubernetes lati ṣiṣẹ awọn gbigba hyperparameter ti o jọra, yiyi awọn dosinni ti awọn adarọ-ese igba diẹ lori awọn iṣẹlẹ iranran lati ge idiyele.
Ọjọ iwaju ti Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML
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.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the Kubernetes for ML Workloads quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML?
Kubernetes jẹ eto orisun-ìmọ ti o ṣeto laifọwọyi, awọn iwọn, ati tun bẹrẹ awọn eto ti a fi sinu apoti kọja iṣupọ awọn ero. Fun ẹkọ ẹrọ, o jẹ ki awọn ẹgbẹ kojọpọ awọn iṣẹ ikẹkọ ti ebi npa GPU ati awọn olupin awoṣe ifarabalẹ pẹlẹpẹlẹ si ohun elo ti o pin laisi abojuto awọn olupin kọọkan.
Kini iṣẹ akọkọ ti oluṣeto Kubernetes fun awọn iṣẹ ṣiṣe ML?
Oluṣeto ṣe ibaamu awọn ibeere orisun podu (CPU, iranti, GPUs) lodi si awọn apa ti o wa ati gbe podu nibiti o baamu. Ko fi ọwọ kan koodu awoṣe tabi data.
Bawo ni Kubernetes ṣe deede jẹ ki awọn GPU wa si adarọ-ese kan?
Awọn afikun ẹrọ ṣe afihan awọn GPU bi orisun iṣeto (fun apẹẹrẹ, nvidia.com/gpu), jẹ ki awọn adarọ-ese beere wọn ati wiwa orin iṣeto.
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.
Ọpa wo ni o ṣafikun awọn agbara pato-ML bi awọn oniṣẹ ikẹkọ pinpin lori oke Kubernetes?
Kubeflow fẹlẹfẹlẹ ML ṣiṣan iṣẹ ṣiṣe sori Kubernetes, pẹlu awọn oniṣẹ ikẹkọ, awọn opo gigun ti epo, ati tuning, nitorinaa awọn ẹgbẹ yago fun kikọ-kikọ kekere ipele iṣupọ konfigi.
Kini idi ti Kubernetes ṣe deede si awọn ẹru iṣẹ ML ti nwaye?
Ikẹkọ jẹ spiky: ọpọlọpọ awọn GPUs ni ṣoki, lẹhinna ko si. Kubernetes gbe iṣẹ naa nigbati awọn orisun ba ni ọfẹ ati tu wọn silẹ ni ipari, imudara iṣamulo.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii