Akopọ
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.
Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn.
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.
Imọ-imọ-ẹrọ
Kubernetes ṣe ipinnu awọn GPU nipasẹ awọn afikun ẹrọ ti o polowo awọn orisun bii nvidia.com/gpu, eyiti oluṣeto ṣe ibaamu awọn ibeere podu kan. Taints ati tolerations pa poku Sipiyu ise pa pricey GPU apa, nigba ti ipade selectors ati ijora ofin pin ikẹkọ to kan pato hardware. Fun ikẹkọ pupọ-GPU, awọn oniṣẹ ṣẹda ẹgbẹ kan ti awọn adarọ-ese ti o ṣe awari ara wọn ati ṣiṣe awọn ilana bii PyTorch DDP tabi Horovod, paarọ awọn gradients lori nẹtiwọọki iṣupọ nipa lilo NCCL.
Mastering 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. 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. Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn. Lati kọ oye ti o jinlẹ, tọju Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya kan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣalaye awọn arosọ, ati ya sọtọ ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ti nlo Kubernetes fun Awọn iṣẹ iṣẹ ML ṣe iṣapeye faaji, data, ati awọn yiyan amayederun lodi si igbẹkẹle ati idiyele. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni akoko kanna, Imudara iwọn ala kan le tọju awọn ailagbara eto to gbooro. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
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.
Awọn Ilana imuse
Kubernetes fun ML Workloads ni asa
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.
Laabu iwadii kan nlo Oluṣeto Ikẹkọ Kubeflow lati ṣe ifilọlẹ iṣẹ ikẹkọ pinpin-pipin 32-GPU PyTorch kọja awọn apa mẹrin, lẹhinna ṣe ominira awọn GPUs laifọwọyi nigbati o ba ṣajọpọ Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Kubernetes fun ML Workloads ni asa
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-iṣẹ e-commerce kan ṣe iranṣẹ awoṣe iṣeduro rẹ pẹlu KServe, eyiti o ṣe atunṣe awọn atunwi lakoko titaja filasi kan ati sẹhin awọn ẹgbẹ alẹ alẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Kubernetes fun ML Workloads ni asa
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.
Ile-ifowopamọ kan n ṣiṣẹ awọn iṣẹ igbelewọn ni alẹ bi Kubernetes CronJobs, ti wọn laini lori awọn apa Sipiyu apoju ki wọn ko dije pẹlu awọn ẹgbẹ iṣẹ ijabọ ọsan nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Kubernetes fun ML Workloads ni asa
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.
Ibẹrẹ kan nlo Ray lori Kubernetes lati ṣiṣe awọn igbasilẹ hyperparameter ti o jọra, yiyi awọn dosinni ti awọn adarọ-ese idanwo kukuru lori awọn iṣẹlẹ iranran lati ge iye owo Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
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.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.