概述
Kubeflow 是一个开源工具包，可在 Kubernetes 上运行机器学习工作流程，将模型训练和部署转变为可重复的容器化管道。这很重要，因为它可以让团队像扩展现代云软件一样扩展机器学习。
Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
Kubeflow 最初是作为在 Kubernetes 上运行 TensorFlow 的一种方式 Google 开始的，然后发展成为一个更广泛的平台。其核心思想是机器学习工作流程的每个步骤（例如数据准备、训练、评估和服务）作为 Kubernetes Pod 内的容器化组件运行。 Kubeflow Pipelines (KFP) 允许您将这些步骤表达为有向无环图 (DAG)：每个节点都是一个独立的容器，边定义数据依赖性。由于 Kubernetes 处理调度、扩展和资源分配，因此管道可以请求 GPU 进行训练并在之后释放它们。其他组件包括用于超参数调整的 Katib、用于模型服务的 KServe 和笔记本服务器。回报是可重复性、跨云的可移植性以及独立扩展各个步骤的能力。
技术洞察
Kubeflow 管道将 Python DSL 编译为 Argo Workflows YAML 规范。每个组件都成为一个容器，它读取输入并将输出作为工件写入，并通过 MinIO 或 S3 等共享对象存储在步骤之间传递。 Kubernetes 调度每个 Pod，根据组件的请求附加 GPU 或 CPU 资源。控制平面缓存步骤输出，因此在重新运行时会跳过未更改的步骤，从而节省计算并使大型 DAG 变得高效。
掌握 Kubeflow 和 ML 管道编排
Kubeflow 是一个开源工具包，可在 Kubernetes 上运行机器学习工作流程，将模型训练和部署转变为可重复的容器化管道。这很重要，因为它可以让团队像扩展现代云软件一样扩展机器学习。 Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了建立深入的理解，请将 Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 视为一种操作模型，而不是单一功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 的强大团队根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
一家零售商安排了一条每晚的 Kubeflow 管道，用于提取销售数据、重新训练需求预测模型，并将其推送到 KServe 进行推理。
研究实验室使用 Katib 在 GPU 集群上运行数百个并行超参数试验，自动选择最佳配置。
银行构建了一个可重复的欺诈检测管道，其中每次合规审计都可以从缓存的工件中重新运行确切的训练步骤。
一家初创公司在 Kubeflow 上使用笔记本服务器，因此数据科学家可以制作原型模型，无需重写代码即可直接进入生产管道。
实施模式
Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 实践
一家零售商安排了一条每晚的 Kubeflow 管道，用于提取销售数据、重新训练需求预测模型，并将其推送到 KServe 进行推理。
零售商安排一个夜间 Kubeflow 管道来提取销售数据，重新训练需求预测模型，并将其推送到 KServe 进行推理。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 实践
研究实验室使用 Katib 在 GPU 集群上运行数百个并行超参数试验，自动选择最佳配置。
研究实验室使用 Katib 在 GPU 集群上运行数百个并行超参数试验，自动选择最佳配置。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 实践
银行构建了一个可重复的欺诈检测管道，其中每次合规审计都可以从缓存的工件中重新运行确切的训练步骤。
银行构建了一个可重复的欺诈检测管道，其中每次合规性审计都可以从缓存的工件中重新运行确切的训练步骤。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
Kubeflow 和 ML Pipeline Orchestration 实践
一家初创公司在 Kubeflow 上使用笔记本服务器，因此数据科学家可以制作原型模型，无需重写代码即可直接进入生产管道。
一家初创公司在 Kubeflow 上使用笔记本服务器，因此数据科学家可以制作原型模型，无需重写代码即可直接进入生产流程。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。