Les 5 meilleurs outils pour développer des modèles d'apprentissage automatique dans Kubernetes

Avec la tendance croissante à développer des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, les entreprises recherchent des moyens d’étendre et de commercialiser leurs efforts de développement d’apprentissage automatique. Kubernetes est un excellent système d’orchestration de conteneurs de qualité de production pour développer des modèles d’apprentissage automatique pour la production et répond aux exigences de mise à l’échelle. Mais pour le développement d’applications d’apprentissage de la production au niveau de la production, les organisations ont besoin d’autre chose. Pour accélérer le développement des modèles, ils ont besoin d’un processus itératif pour prendre en charge de nombreuses activités avant et après le développement. Plusieurs outils open source offrent une intégration flexible et automatisée des workflows de machine learning ainsi que l’ensemble du cycle de vie du cluster. Voici quelques outils pour vous aider à automatiser le développement de modèles de machine learning sur la plateforme Kubernetes.

1. MLflow

MLflow est une plate-forme open source et l’un des acteurs les plus importants de l’industrie de l’analyse de données. Il s’agit d’un package Python unique qui gère le cycle de vie de l’apprentissage automatique de manière simple et reproductible.

MLflow permet aux utilisateurs de développer des projets dans le répertoire local et de surveiller les projets exécutés à distance via un processus de journalisation simplifié. Il emballe le code de la science des données de manière réutilisable et reproductible. Cela contribue à renforcer la gouvernance et le modèle de base de la gestion des modèles. MLflow offre aux scientifiques des données une capacité accrue de collaborer et de tester le travail des autres d’une manière qui se concentre sur l’expérimentation d’un modèle. La procédure est idéale pour l’analyse exploratoire des données (EDA).

MLflow propose actuellement quatre composants : MLflow Tracking, MLflow Projects, MLflow Models et Model Registry. MLflow Tracking fournit une API et une interface utilisateur pour enregistrer les résultats dans le système local, puis comparer les résultats de plusieurs exécutions. MLflow Projette des packages de codecs de science des données dans un format permettant de répliquer les exécutions sur n’importe quelle plate-forme. MLflow Models développe des modèles d’apprentissage automatique dans différents environnements de service. Model Registry stocke, annote et gère les modèles dans un référentiel central, permettant une meilleure gestion du cycle de vie complet des modèles MLflow.

MLflow peut être intégré à TensorFlow, PyTorch, Keras, Rapids et plus encore. C’est un outil léger qui peut aider à améliorer la capacité de surveiller et d’archiver les projets d’apprentissage automatique. Sa flexibilité le rend utile pour un grand nombre de scénarios pour des projets individuels et de groupe.

2. Kubeflow

Kubeflow est une boîte à outils d’apprentissage automatique open source gratuite pour Kubernetes. Kubeflow est utilisé pour développer des pipelines de machine learning pour orchestrer des workflows complexes dans une variété d’environnements Kubernetes. Soutenu par Google. Le projet Kubeflow offre un moyen de développer des systèmes open source pour l’apprentissage automatique sur diverses infrastructures telles que sur site, GCP, AWS et Azure.

Kubeflow est un outil d’orchestration, qui est une combinaison de bibliothèques open source. Ces bibliothèques s’appuient sur une suite Kubernetes pour fournir un environnement informatique aux outils de développement et de production de modèles d’apprentissage automatique.

Kubeflow fournit un panneau de contrôle central qui permet d’accéder à tous les composants Kubeflow dans le cluster. Kubeflow propose des services de réplication et de gestion d’ordinateurs portables Jupyter, permettant à plusieurs utilisateurs de contribuer à un projet en même temps. Les images de bloc-notes standard peuvent être utilisées dans toutes les organisations, qui peuvent être utilisées pour définir des contrôles d’accès basés sur les rôles et gérer les informations d’identification pour les individus et les groupes. KFServings peut être utilisé pour permettre des conclusions sans serveur dans les clusters Kubernetes, tandis que TensorFlow Training (TFJob) peut être utilisé pour effectuer des tâches TensorFlow dans Kubernetes. Les étapes précédentes du pipeline de données sont complétées par des scripts BigQuery, Dataproc ou de conteneur.

Kubeflow 1.3 a été publié le 23 avril via un article de blog officiel de Kubeflow. Il est disponible via le référentiel public GitHub.

3. Pachyderme

Pachyderme est une plate-forme open source de science des données conçue pour une collaboration à grande échelle.

Pachyderm est équipé de fonctionnalités avancées, d’une évolutivité illimitée et de contrôles de sécurité solides. Il agit comme le niveau de données qui alimente le cycle de vie de l’apprentissage automatique et automatise et intègre la chaîne d’outils MLOps. Il propose des versions de données automatiques et des conducteurs de données. Utilisé pour traiter rapidement des ensembles de données non structurés et structurés. Implémente un traitement automatique parallèle et progressif qui ne nécessite pas de modifications de code. Pachyderm permet la reproduction de projets d’apprentissage automatique, permettant une récupération plus rapide tout en répondant aux exigences de contrôle des données et de gouvernance.

Pachyderm propose Hub Edition, Pachyderm Community Edition et Enterprise Edition. La version Hub est une version gratuite utilisée pour créer des pipelines de bout en bout avec des fonctionnalités améliorées telles que la version de données. L’édition communautaire ou locale peut créer, former et déployer rapidement et facilement des charges de travail de science des données dans diverses applications Kubernetes. Enterprise Edition est conçu pour une collaboration à grande échelle dans des environnements hautement sécurisés. Il offre également des fonctionnalités supplémentaires telles qu’une interface utilisateur DAG riche, des métriques avancées, une authentification et plus encore. Il offre également des fonctionnalités avancées telles qu’une évolutivité illimitée et un contrôle de sécurité solide pour les organisations à la recherche de performances, de flexibilité et de sécurité optimales.

Pachyderm propose des intégrations avec des sociétés telles que Adarga, Hover, Woven Planet, LivePerson et LogMeIn. Pachyderm est pratique pour les équipes de science des données ayant une formation en ingénierie travaillant ensemble sur des pipelines de données complexes dans des projets.

4. Robot de données

Robot de données est une plate-forme leader pour l’intelligence améliorée. Il est disponible en interne ou sur n’importe quelle plateforme cloud au choix de l’utilisateur. Il peut également être utilisé en tant que service d’IA entièrement géré.

La plate-forme Enterprise AI permet aux clients de préparer leurs données, de créer et de valider des modèles d’apprentissage automatique, y compris des modèles de séries chronologiques. Il permet également aux utilisateurs de développer et de surveiller ces modèles dans une solution unique. Il prend en charge une grande variété de données, notamment des données de tableau, du texte libre, des images et des données géospatiales. Fournit une technologie d’IA et des services d’investissement en retour sur investissement aux entreprises mondiales avec AI App Builder.

Utilise et met à jour les modèles distants avec des agents de gestion MLOps. Il annonce également les détails les plus importants du projet aux personnes intéressées par de nouveaux rapports sur l’IA. Toutes les parties prenantes clés peuvent travailler ensemble pour extraire de la valeur commerciale des données avec la plate-forme d’IA d’entreprise de DataRobot et l’intelligence décisionnelle automatisée.

DataRobot offre un accès aux modèles de séries temporelles Eureqa. AI Heroes aide les entreprises à devenir plus innovantes, à travailler plus efficacement avec leurs partenaires et à améliorer toute opération commerciale.

Des entreprises telles que Kroger, Humana, USBank, PNC et Lenovo utilisent la principale plate-forme d’IA de DataRobot. Au service des scientifiques des données, des analystes commerciaux et de l’équipe informatique responsable de la gouvernance et de la conformité. Il aide également les dirigeants d’entreprise et les responsables de l’analyse qui tirent des implications commerciales des modèles développés.

Apprentissage automatique Kubernetes

5. Volcan

Volcan est un système de planification par lots basé sur Kubernetes. Fournit une gamme de mécanismes de charge de travail à haute intensité qui ne sont pas intrinsèquement disponibles avec Kubernetes. Ces charges de travail incluent l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, la bioinformatique, la génomique et d’autres applications Big Data.

Le volcan est basé sur une grande variété de charges de travail hautes performances à grande échelle, utilisant divers systèmes et plates-formes, combinés aux meilleures idées et pratiques de la communauté open source.

Les écosystèmes volcaniques comprennent spark, kubeflow / tf-operator, kubeflow / arena, Horovod / MPI, PaddlePaddle et Cromwell. Ces applications s’exécutent généralement dans des domaines généraux tels que TensorFlow, Spark, PyTorch, Kubeflow et MPI. Le volcan est intégré dans ces cadres pour permettre une planification par lots remarquable.

Projet bac à sable de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), le Volcano a été largement utilisé dans le monde entier dans diverses industries telles que l’Internet, le cloud, la finance, la fabrication et la médecine. Plus de 20 entreprises et institutions sont des utilisateurs finaux et des contributeurs actifs. Les sociétés de support incluent Huawei, Tencent, Biss, Vivo et SHAREfir.

Oui, le machine learning et Kubernetes peuvent fonctionner ensemble

Un cycle de vie d’apprentissage automatique à grande échelle peut être traité et géré à l’aide des outils de développement et des frameworks mentionnés dans cet article. Ces outils peuvent vous aider à créer de puissants modèles d’apprentissage automatique et à les développer rapidement et facilement. Avant de choisir l’outil final, il est recommandé de connaître les avantages et les inconvénients de tous les outils et qu’ils correspondent à vos besoins. Le bon outil peut vous permettre d’automatiser les canaux et d’ajouter de la flexibilité aux flux de travail de l’entreprise.

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