Контейнеризація та ШІ

Зараз контейнеризація та штучний інтелект (ШІ) все частіше об’єднуються, і роблять розробку та розгортання хмарних програм більш гнучкими. Сучасна розробка програм, що працюють у хмарі, потребує створення контейнерних мікросервісів, що дозволяє забезпечити ізольоване середовище для кожної складової програми. 

Інтеграція штучного інтелекту, зокрема моделей ML, стає стандартом у цих хмарних додатках. Постачальники засобів розробки відповідають на цей попит, надаючи інструменти для контейнеризації моделей AI/ML у хмарних програмах. 

Завдяки підтримці Docker-образів та організації через Kubernetes, розробники ефективно управляють розгортанням та масштабуванням цих моделей. 

Розглянемо більш детально, як відбувається розгортання моделей ML та чому важливо використовувати контейнеризацію для додатків AI/ML.

Що важливо при розгортанні моделей ML

У реальному світі розгортання моделей ML викликає певні труднощі, а саме:

1. Складність та непрозорість деяких моделей викликають нерозуміння, як саме вони здійснюють прогнози. 
2. Моделі ML покладаються на певні бібліотеки, фреймворки та версії ПЗ, що призводить до конфліктів та несумісностей, ускладнюючи керування середовищами розгортання.

Що треба враховувати при розгортанні моделей ML:

1. Необхідність масштабування. 

Попит на послуги AI/ML постійно зростає, що ставить під загрозу ефективність роботи моделей. Тому важливо забезпечити їх масштабованість та готовність до зростання навантажень.

2. Контроль версій. 

Для забезпечення відтворюваності та налагодження моделей необхідно правильно вести контроль версій. Це дозволяє слідкувати за змінами та повертатися до попередніх версій.

3. Портативність. 

Важливо, щоб моделі ML легко переміщалися між різними середовищами розробки та тестування. Таким чином вдається уникнути проблем несумісності та непрацездатності.

У рамках процесів DevOps, дослідники даних працюють над створенням, навчанням та тестуванням моделей ШІ на основі реальних даних, щоб забезпечити відповідність програм вимогам і задачам їхнього використання. Такий підхід забезпечує ефективну та оптимізовану роботу хмарних додатків, забезпечуючи при цьому високий рівень якості та точності.

Основи контейнеризації

Принцип контейнеризації полягає у створенні ізольованого середовища, що містить програму та всі її залежності, у вигляді контейнера. Це дозволяє вирішувати несумісність середовищ між розробкою, тестуванням та розгортанням. 

Дві ключові системи, Docker та Kubernetes, відіграють важливу роль у цьому процесі. 

1. Docker забезпечує зручний спосіб створення, пакування та розповсюдження контейнерів, забезпечуючи узгодженість у різних середовищах.
2. Kubernetes виступає як платформа оркестрування, автоматизуючи керування та масштабуванням контейнерів. Вона є ідеальним інструментом для розгортання складних робочих навантажень AI/ML. 

Використання цих технологій дозволяє забезпечити ефективне та стабільне розгортання програм у різних середовищах з мінімальними зусиллями.

Навчитись вільно використовувати Docker та Kubernetes можна за 6 занять, пройшовши курси від ITEDU.

Контейнерні моделі ML

Контейнерні моделі ML надзвичайно корисні, тому що сприяють ефективному управлінню та розгортанню проєктів у сфері штучного інтелекту. Розглянемо основні переваги:

1. Ізоляція. Контейнери створюють віртуальне середовище, що ізолює моделі ML та їхні залежності від основної інфраструктури. Це забезпечує послідовну та незмінну роботу моделей навіть на різних хост-системах.
2. Узгодженість. Усі необхідні компоненти, такі як бібліотеки, залежності та конфігурації, увімкнені в контейнері. Це робить процес розгортання надійним.
3. Портативність. Контейнери легко переміщуються між різними середовищами, включаючи розробку, тестування та розгортання.
4. Масштабованість. Інструменти оркестрування контейнерів, такі як Kubernetes, дозволяють автоматично масштабувати розгортання моделей ML. Тому додатки ефективно обробляють збільшені робочі навантаження без потреби ручного втручання.

Використання контейнерних моделей в ML дозволяє покращити управління проєктами, забезпечуючи високий рівень надійності та масштабованості.

Практики контейнеризації для додатків AI та ML

Контейнеризація для додатків штучного інтелекту та машинного навчання відіграє ключову роль у забезпеченні ефективного та гнучкого розгортання програм. Однак, для досягнення найвищої ефективності та безпеки, важливо дотримуватися низки кращих практик:

1. Інтеграція з системами контролю версій — користуйтесь такими системами як Git, щоб відстежувати та керувати змінами в коді додатка та моделі машинного навчання.
2. Оптимізація збірки контейнерів — використовуйте інструменти автоматизації збірки контейнерів, щоб забезпечити швидку та послідовну процедуру розгортання.
3. Моніторинг ресурсів — реалізуйте систему моніторингу, яка надає відомості про продуктивність контейнерів для оптимізації їх роботи.
4. Захист конфіденційності даних — застосовуйте механізми шифрування та ізоляції для захисту даних, що обробляються додатками AI та ML.
5. Керування версіями та середовищами — уважно ведіть каталог версій контейнерів та середовищ віртуалізації, щоб забезпечити легку відтворюваність та масштабованість системи.

Впровадження цих практик допоможе оптимізувати роботу контейнерів та підвищити ефективність моделей AI та ML.

Використання Kubeflow 

Kubeflow — це потужний інструмент, який забезпечує автоматизацію конвеєра AI DevOps через кластери Kubernetes. Він став відповіддю на ростучу потребу у стандартизації розгортання контейнерних мікросервісів штучного інтелекту на різних типах обчислювальних середовищ, включаючи загальнодоступні, приватні, гібридні та крайові.

Розроблений компанією Google і запущений у кінці 2017 року, Kubeflow надає універсальний конвеєр для підготовки мікросервісів AI до розгортання. Одна з його головних переваг — незалежність від конкретного фреймворку, що дозволяє розробникам працювати з різними інструментами без прив’язки до конкретних технологій.

Kubeflow охоплює весь життєвий цикл DevOps для контейнерного ШІ. Він спрощує створення, розгортання та масштабування контейнерних програм штучного інтелекту, забезпечуючи мобільність серед кластерів Kubernetes та підтримуючи масштабування навантажень AI DevOps будь-якого розміру.

Цей інструмент призначений для підтримки будь-яких робочих навантажень в конвеєрі AI DevOps, включаючи підготовку даних, моделювання, навчання, обслуговування та керування мікросервісами AI. Серед перших користувачів Kubeflow такі великі компанії, як Agile Stacks, Alibaba Cloud, Amazon Web Services, Google, H2O.ai, IBM, NVIDIA та Weaveworks.

Висновок

Контейнеризація відіграє ключову роль у пакуванні та розгортанні моделей AI та ML. Хоча вона вирішує багато проблем, пов’язаних з керуванням залежностями та масштабуванням, існують виклики, такі як оптимізація ресурсів та інтеграція з новими технологічними трендами. 

Попри це, застосування контейнеризації дозволяє оптимізувати процеси роботи зі штучним інтелектом та машинним навчанням, розкриваючи їхній повний потенціал у сучасному цифровому середовищі. Більш детально ознайомитись з тим, які переваги контейнеризації для DevOps можна прочитавши статтю з блогу.