Jan 01, 1970
Despliegue de modelos de IA/ML con MLflow y Kubernetes: desde la experimentación hasta la implementación de nivel empresarial por@rsystems
Nueva Historia
Despliegue de modelos de IA/ML con MLflow y Kubernetes: desde la experimentación hasta la implementación de nivel empresarial
Demasiado Largo; Para Leer
En su artículo para R Systems Blogbook Capítulo 1, Shashi Prakash Patel explora cómo MLflow y Kubernetes simplifican la implementación de modelos de IA/ML, mejorando la escalabilidad, la reproductibilidad y el impacto empresarial.- Escrito por Shashi Prakash Patel
- Escrito por Shashi Prakash Patel
Mi introducción:
Mi introducción:Soy Shashi Patel del equipo de consultoría de ventas.
He pasado mi carrera en ventas y desarrollo de negocios, especializándose en servicios de TI y soluciones de personalización.Tengo un Máster en Aplicaciones Informáticas (MCA) y a lo largo del camino he profundizado mi comprensión de la ciencia de datos y la IA a través de un aprendizaje dedicado.Esta base técnica me permite conectar los puntos entre las innovaciones impulsadas por IA y los desafíos empresariales del mundo real - algo que siempre he estado apasionado.
Sin embargo, a menudo he sentido que mi potencial está limitado por los límites de mi rol actual.Hay mucho más que puedo contribuir, especialmente en la intersección de la tecnología y la estrategia empresarial.
Eso es lo que me motivó a salir de mi zona de confort y escribir este blog - algo que nunca he hecho antes.Es mi manera de mostrar que no soy sólo alguien que vende tecnología -lo entiendo, me apasiona y quiero jugar un papel más activo en la formación de su futuro.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) están transformando las industrias, pero el despliegue de estos modelos en la producción sigue siendo un reto complejo.Después de pasar años en las ventas de TI mientras profundizaba en la ciencia de datos y los conceptos de generación de IA, he visto de primera mano cómo agilizar las pipelines de implementación puede hacer o romper el éxito de un proyecto.En este blog, exploraré cómo MLflow y Kubernetes se combinan para crear un entorno robusto y escalable para la implementación de modelos de IA/ML - y por qué este dúo está ganando tracción en la comunidad tecnológica.
MLflow Cubernetes¿Qué es la implementación de modelos AI/ML con MLflow & Kubernetes?
¿Qué es el Despliegue de Modelos AI/ML con MLflow y Kubernetes?1. El despliegue de modelos de IA/ML es el proceso de tomar un modelo de aprendizaje automático entrenado y hacerlo accesible para el uso en el mundo real, ya sea para predecir el comportamiento del cliente, optimizar las cadenas de suministro o detectar el fraude.Desarrollo del modelo AI/ML
- Versioning: Asegurar que se implementa la versión correcta del modelo.
- Escalabilidad: Adaptación al tráfico fluctuante sin pérdidas de rendimiento.
- Monitoreo: Seguimiento del rendimiento para evitar problemas como la deriva del modelo a lo largo del tiempo.
- MLflow es una plataforma de código abierto que simplifica la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático - desde la experimentación y el seguimiento hasta la implementación y el monitoreo. Asegura la reproductibilidad mientras proporciona herramientas para el embalaje y el despliegue del modelo.
- Kubernetes (K8s) es una plataforma de orquestación de contenedores que hace que el despliegue de modelos a escala sea sencillo y confiable.
- MLflow es una plataforma de código abierto que simplifica la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático - desde la experimentación y el seguimiento hasta la implementación y el monitoreo.MLflow Kubernetes (K8s) es una plataforma de orquestación de contenedores que hace que el despliegue de modelos a escala sea sencillo y confiable. gestiona la infraestructura detrás de las implementaciones de IA, manejando tareas como la autoescala, el equilibrio de carga y la auto-curación.Guerra de Caballería (K8s)
¿Por qué usarlos juntos?
¿Por qué usarlos juntos?MLflow gestiona el ciclo de vida del modelo, asegurando que cada experimento sea rastreable y reproducible, mientras que Kubernetes se encarga de desplegar y escalar los modelos sin problemas.
- Track y modelos de paquetes en MLflow.
- Containeriza el modelo (por ejemplo, con Docker).
- Despliega y gestiona los contenedores usando Kubernetes.
- Track y modelos de paquetes en MLflow.
- Containerizar el modelo (por ejemplo, con Docker).
- Despliega y gestiona los contenedores utilizando Kubernetes.
Esta combinación garantiza que los modelos no solo funcionen en entornos de desarrollo, sino que funcionan de manera fiable en la producción a cualquier escala.
Por qué la implementación del modelo AI/ML es difícil
Por qué el despliegue del modelo AI/ML es difícilEl viaje desde la formación de un modelo hasta su implementación a escala presenta varios desafíos:
- Control de versiones: Gestionar múltiples modelos y asegurar la implementación de la versión correcta.
- Escalabilidad: Gestionar conjuntos de datos crecientes y cargas de tráfico fluctuantes.
- Reproducibilidad: Asegurar un rendimiento consistente en entornos.
- Monitoreo y mantenimiento: Seguimiento continuo del rendimiento y detección de la deriva del modelo.
- Control de versiones: Gestionar múltiples modelos y asegurarse de que se implementa la versión correcta.
Control de versiones:- Escalabilidad: manejo de conjuntos de datos crecientes y cargas de tráfico fluctuantes.
Escalabilidad- Reproducibilidad: Garantizar un rendimiento consistente en todos los entornos.
Reproducibilidad- Monitoreo y mantenimiento: Seguimiento continuo del rendimiento y detección del deslizamiento del modelo.
Monitoreo y mantenimiento
Este es el lugar donde MLflow y Kubernetes brilan, simplificando el proceso de implementación al tiempo que garantiza la resiliencia operativa.
MLflow CubernetesMLflow: Gestionar el ciclo de vida del modelo
MLflowMLflow aborda algunos de los puntos de dolor más críticos en el ciclo de vida de la IA/ML ofreciendo:
MLflow
- Experimento Tracking: Registra parámetros, métricas y artefactos para rastrear el rendimiento a través de los experimentos.
- Paquete de modelos: Asegura que los modelos estén empacados con dependencias para una implementación suave.
- Registro de modelos: Centraliza la versiónción de modelos y permite una colaboración suave entre equipos.
- Experimento Tracking: Registra los parámetros, las métricas y los artefactos para rastrear el rendimiento de los experimentos.
ExperimentaciónSeguimiento- Paquete de modelo: Asegura que los modelos estén empacados con dependencias para una implementación suave.
Modelo de empaquetado- Registro de modelos: Centraliza la versión del modelo y permite una colaboración suave entre equipos.
Registro de modelos
En esencia, MLflow trae estructura y trazabilidad al proceso de construir modelos de IA.
Kubernetes: Desarrollo del modelo de escala
Kubernetes: Desarrollo del modelo de escalaUna vez que tu modelo está listo, Kubernetes asegura que se desempeñe de manera fiable en la producción.Cubernetes
Ovación y impacto en el mundo real«RR»
- Autoescalado: Ajusta los recursos en función del tráfico, garantizando el rendimiento y la eficiencia de costes.
- Portabilidad: Asegura el mismo proceso de implementación en todo el desarrollo, pruebas y producción.
- Resiliencia: Reinicia automáticamente los contenedores fallidos, garantizando una alta disponibilidad.
- Autoescalado: Ajusta los recursos en función del tráfico, garantizando el rendimiento y la rentabilidad.
Autoescalación:- Portabilidad: Asegura el mismo proceso de implementación en todo el desarrollo, prueba y producción.
Portabilidad:- Resiliencia: Reinicia automáticamente los contenedores fallidos, garantizando una alta disponibilidad.
Resiliencia
Al aprovechar Kubernetes, los equipos de IA/ML pueden desplegar modelos una vez y confiar en el sistema para manejar la escalación y la gestión de la infraestructura, lo que les permite centrarse en mejorar el modelo mismo.Kubernetes, AI/ML
Por qué esto es importante para el negocio
Por qué esto importa para el negocioDesde una perspectiva empresarial, adoptando las unidades de MLflow y Kubernetes:
- Tempo de comercialización más rápido: la automatización de la tubería reduce los ciclos de despliegue.
- Resiliencia operativa: Kubernetes garantiza un tiempo de inactividad mínimo, lo que mejora la fiabilidad.
- Eficiencia de costos: la escalabilidad automática optimiza los costos de la infraestructura.
- Innovación continua: las tuberías CI/CD permiten la experimentación y la iteración rápidas.
- Tempo de comercialización más rápido: la automatización de la tubería reduce los ciclos de despliegue.
Tempo más rápido para el mercado- Resiliencia operativa: Kubernetes garantiza tiempos de inactividad mínimos, mejorando la fiabilidad.
Resiliencia operativa- Eficiencia de costes: la escalabilidad automática optimiza los costes de infraestructura.
Eficiencia de costes- Innovación continua: Los tuberías CI/CD permiten la experimentación y la iteración rápidas.
Innovación continua:Conclusión: Driving AI at Scale
Conclusión: Driving AI at ScaleEl despliegue de modelos de IA/ML no se trata sólo de introducir el código en la producción, sino de crear sistemas escalables, reproducibles y resilientes que se alinean con los objetivos de negocio. MLflow y Kubernetes proporcionan una combinación poderosa para simplificar la gestión de modelos y garantizar un rendimiento confiable en la producción.
Implementación de AI/MLSistemas escalables, reproducibles y resilientesMLflow Cubernetes
Como alguien apasionado por el impacto de la tecnología en los negocios, veo estas herramientas como esenciales para cerrar la brecha entre la ovación y el impacto del mundo real
.Este artículo por Shashi Prakash Patel colocado como un corredor-up en Round 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1.
Este artículo por Shashi Prakash Patel colocado como un corredor en la Ronda 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1.
Shashi Prakash Patel«RR»
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