Dai dati alle intuizioni l’AI/ML alimentato da Kubernetes in azione
Dai dati alle intuizioni l'AI/ML in azione con l'alimentazione di Kubernetes
Questo è un articolo tratto dal rapporto sulle tendenze 2023 di Kubernetes in azienda di VoAGI. Per saperne di più:
Kubernetes semplifica le operazioni cloud automatizzando compiti chiave, come il deploy, la scalabilità e la gestione delle applicazioni containerizzate. Con Kubernetes hai la possibilità di raggruppare host che eseguono container in cluster, semplificando la gestione dei cluster su ambienti cloud pubblici, privati e ibridi.
L’IA/ML e Kubernetes lavorano insieme in modo sinergico, semplificando il deploy e la gestione delle applicazioni AI/ML. Kubernetes offre una scalabilità automatica in base alla domanda e un’allocazione efficiente delle risorse, garantendo alta disponibilità e affidabilità attraverso funzionalità di replica e failover. Di conseguenza, i carichi di lavoro AI/ML possono condividere efficientemente le risorse del cluster con un controllo dettagliato. L’elasticità di Kubernetes si adatta ai carichi di lavoro variabili e si integra bene con i flussi di lavoro CI/CD per i deploy automatizzati. Gli strumenti di monitoraggio e logging forniscono informazioni sulle prestazioni AI/ML, mentre la gestione efficiente delle risorse ottimizza le spese per l’infrastruttura. Questa partnership semplifica il processo di sviluppo AI/ML, rendendolo agile ed economico.
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Vediamo come Kubernetes può unire le forze con l’IA/ML.
L’Intersezione di IA/ML e Kubernetes
La partnership tra IA/ML e Kubernetes permette alle organizzazioni di deployare, gestire e scalare in modo efficace i carichi di lavoro AI/ML. Tuttavia, l’esecuzione dei carichi di lavoro AI/ML presenta diverse sfide, che Kubernetes affronta efficacemente attraverso:
- Gestione delle risorse – Ciò consente di allocare e scalare le risorse CPU e di memoria per i Pod AI/ML, evitando conflitti e garantendo una distribuzione equa.
- Scalabilità – Kubernetes si adatta alle esigenze mutevoli di AI/ML con autoscaling, espandendo o contrarre dinamicamente i cluster.
- Portabilità – I modelli AI/ML si deployano in modo coerente su diversi ambienti utilizzando la containerizzazione e l’orchestrazione di Kubernetes.
- Isolamento – Kubernetes isola i carichi di lavoro AI/ML all’interno dei namespace e applica quote di risorse per evitare interferenze.
- Gestione dei dati – Kubernetes semplifica lo storage e la condivisione dei dati per AI/ML con volumi persistenti.
- Alta disponibilità – Ciò garantisce una disponibilità continua tramite replica, failover e bilanciamento del carico.
- Sicurezza – Kubernetes potenzia la sicurezza con funzionalità come RBAC e politiche di rete.
- Monitoraggio e logging – Kubernetes si integra con strumenti di monitoraggio come Prometheus e Grafana per informazioni in tempo reale sulle prestazioni AI/ML.
- Automazione del deployment – I modelli AI/ML richiedono spesso aggiornamenti frequenti. Kubernetes si integra con i flussi di lavoro CI/CD, automatizzando il deploy e garantendo che gli ultimi modelli siano pushati in produzione in modo uniforme.
Esaminiamo i casi d’uso nel mondo reale per capire meglio come le aziende e i prodotti possono trarre vantaggio da Kubernetes e AI/ML.
Tabella 1
Esempio: Implementazione di Kubernetes e AI/ML
Per esempio, introduciamo uno scenario del mondo reale: un sistema di ricerca medica. Lo scopo principale è investigare e trovare la causa della malattia di Parkinson. Il sistema analizza grafici (dati di tomografia e immagini) e dati personali dei pazienti (che consentono l’utilizzo dei dati). Ecco un esempio semplificato e ad alto livello:
Figura 1: Architettura della ricerca medica sulla malattia di Parkinson
L’architettura contiene i seguenti passaggi e componenti:
- Collezione dei dati – raccolta di vari tipi di dati, inclusi dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati come registri, file e supporti multimediali, in Azure Data Lake Storage Gen2
- Elaborazione e analisi dei dati – utilizzo di Azure Synapse Analytics, basato su Apache Spark, per pulire, trasformare e analizzare i dataset raccolti
- Creazione e addestramento del modello di machine learning – impiego di Azure Machine Learning, integrato con i notebook Jupyter, per creare e addestrare modelli ML
- Sicurezza e autenticazione – garanzia della sicurezza dei dati e dei carichi di lavoro di ML attraverso il framework Key Cloak e Azure Key Vault
- Gestione dei contenitori – gestione dei contenitori utilizzando Azure Container Registry
- Deployment e gestione – utilizzo di Azure Kubernetes Services per gestire il deployment del modello di ML, con la gestione facilitata tramite Azure VNets e Azure Load Balancer
- Valutazione delle prestazioni del modello – valutazione delle prestazioni del modello utilizzando metodi di log e monitoraggio forniti da Azure Monitor
- Retraining del modello – retraining dei modelli come richiesto con Azure Machine Learning
Ora esamineremo la sicurezza e come essa vive in Kubernetes e nell’IA/ML.
Analisi dati e sicurezza in Kubernetes
In Kubernetes, l’analisi dei dati coinvolge l’elaborazione ed estrazione di informazioni da grandi set di dati utilizzando applicazioni containerizzate. Kubernetes semplifica l’orchestrazione dei dati, garantendo che siano disponibili dove e quando necessario. Questo è essenziale per il machine learning, l’elaborazione batch e le attività di analisi in tempo reale.
Per le analisi di ML in Kubernetes è necessaria una solida base di sicurezza e pratiche di sicurezza robuste sono essenziali per salvaguardare i dati negli ambienti di IA/ML e Kubernetes. Ciò include la crittografia dei dati a riposo e in transito, meccanismi di controllo degli accessi, verifiche di sicurezza regolari e monitoraggio per anomalie. Inoltre, Kubernetes offre funzionalità come il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e le policy di rete per limitare l’accesso non autorizzato.
Per riassumere, ecco una checklist per la sicurezza di Kubernetes ML:
- Controllo degli accessi
- Impostare RBAC per le autorizzazioni degli utenti
- Crea account di servizio dedicati per i carichi di lavoro di ML
- Applica le policy di rete per controllare la comunicazione
- Sicurezza delle immagini
- Consenti solo immagini di container attendibili
- Mantieni le immagini di container regolarmente aggiornate e patchate
- Gestione dei segreti
- Archivia e gestisci in modo sicuro i dati sensibili (Segreti)
- Implementa una rotazione periodica dei segreti
- Sicurezza di rete
- Segmenta la tua rete per l’isolamento
- Impone politiche di rete per il traffico di ingresso e uscita
- Scansione delle vulnerabilità
- Analizza regolarmente le immagini di container per individuare vulnerabilità
Infine, diamo uno sguardo al machine learning distribuito in Kubernetes.
Machine Learning Distribuito in Kubernetes
La sicurezza è un tema importante, tuttavia, selezionando il framework di machine learning distribuito appropriato, possiamo risolvere molti problemi. I framework di machine learning distribuiti e Kubernetes forniscono scalabilità, sicurezza, gestione delle risorse e capacità di orchestrazione essenziali per gestire efficientemente le esigenze computazionali dell’addestramento di modelli di machine learning complessi su grandi set di dati.
Ecco alcuni dei popolari framework di machine learning distribuiti e librerie open source compatibili con Kubernetes:
- TensorFlow – Un framework di machine learning open source che fornisce
tf.distribute.Strategyper l’addestramento distribuito. Kubernetes può gestire le attività di TensorFlow su un cluster di container, consentendo l’addestramento distribuito su ampi set di dati. - PyTorch – Un altro framework di machine learning ampiamente utilizzato che può essere impiegato in modo distribuito all’interno di cluster Kubernetes. Agevola l’addestramento distribuito attraverso strumenti come PyTorch Lightning e Horovod.
- Horovod – Un framework di addestramento distribuito, compatibile con TensorFlow, PyTorch e MXNet, che si integra in modo trasparente con Kubernetes. Consente la parallelizzazione delle attività di addestramento su più container.
Questi sono solo alcuni dei numerosi grandi framework disponibili. Infine, riassumiamo i vantaggi dell’utilizzo di AI e Kubernetes in futuro.
Conclusioni
In questo articolo, abbiamo esaminato casi d’uso reali che spaziano in vari settori, tra cui la sanità, i sistemi di raccomandazione e la ricerca medica. Abbiamo anche fornito un esempio pratico che illustra l’applicazione di AI/ML e Kubernetes in un caso d’uso di ricerca medica.
Kubernetes e AI/ML sono essenziali insieme perché Kubernetes fornisce una piattaforma robusta e flessibile per distribuire, gestire e scalare i carichi di lavoro di AI/ML. Kubernetes consente un utilizzo efficiente delle risorse, scalabilità automatica e tolleranza ai guasti, che sono fondamentali per gestire la natura intensiva delle risorse e dinamica delle applicazioni di AI/ML. Inoltre, promuove la containerizzazione, semplificando l’impacchettamento e il deployment di modelli di AI/ML e garantendo ambienti consistenti in tutte le fasi del processo di sviluppo.
Complessivamente, Kubernetes migliora l’agilità, la scalabilità e l’affidabilità delle implementazioni di AI/ML, rendendolo uno strumento fondamentale nell’infrastruttura software moderna.
Questo è un articolo dal Trend Report 2023 su Kubernetes nell’Enterprise di VoAGI. Per saperne di più:
