Развертывание моделей AI/ML с помощью MLflow и Kubernetes: от экспериментации до развертывания на уровне предприятия

- Written by Shashi Prakash Patel

My Introduction:

Я Шаши Пател из консалтинговой группы продаж.

Я провел свою карьеру в области продаж и развития бизнеса, специализируясь на ИТ-услугах и решениях для персонала.У меня есть степень магистра в области компьютерных приложений (MCA) и на этом пути я углубил свое понимание науки о данных и искусственного интеллекта посредством специального обучения.Этот технический фундамент позволяет мне соединить точки между инновациями, основанными на искусственном интеллекте, и реальными бизнес-задачами - что-то, о чем я всегда был увлечен.

Тем не менее, я часто чувствовал, что мой потенциал ограничен границами моей нынешней роли. Есть так много, что я могу внести свой вклад, особенно на пересечении технологий и бизнес-стратегии.

Это мой способ показать, что я не просто кто-то, кто продает технологии - я понимаю это, я увлечен этим, и я хочу играть более активную роль в формировании его будущего.

Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML) трансформируют отрасли, но внедрение этих моделей в производство остается сложной задачей.Проведя годы в ИТ-продажах, в то время как погружаясь глубоко в науку о данных и концепции генного ИИ, я видел из первых рук, как упрощение путей развертывания может сделать или сломать успех проекта.MLflowиKubernetesобъединить, чтобы создать надежную, масштабируемую среду для развертывания модели ИИ / ML - и почему этот дуэт набирает силу в технологическом сообществе.

What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes?

1AI/ML Model DeploymentЭто процесс принятия обученной модели машинного обучения и сделать ее доступной для реального использования — будь то предсказание поведения клиентов, оптимизация цепочек поставок или обнаружение мошенничества.

→
• Версификация: Убедитесь, что правильная версия модели развернута.
→
• Скалируемость: адаптация к колебаниям трафика без снижения производительности.
→
• Мониторинг: отслеживание производительности, чтобы предотвратить такие проблемы, как дрейф модели с течением времени.
→

→
2. MLflow является платформой с открытым исходным кодом, которая упрощает управление жизненным циклом машинного обучения — от экспериментов и отслеживания до развертывания и мониторинга.
→
3. Kubernetes (K8s) - это платформа оркестрации контейнеров, которая делает развертывание моделей в масштабе простым и надежным.Он управляет инфраструктурой за развертыванием ИИ, справляясь с такими задачами, как автоматическое масштабирование, балансирование нагрузки и самовосстановление.
→

Why use them together?

MLflow управляет жизненным циклом модели, гарантируя, что каждый эксперимент отслеживается и воспроизводится, в то время как Kubernetes заботится о беспрепятственном развертывании и масштабировании моделей.

→
• Модели треков и пакетов в MLflow.
→
• Контейнеризируйте модель (например, с помощью Docker).
→
• Размещать и управлять контейнерами с помощью Kubernetes.
→

Это сочетание гарантирует, что модели работают не только в среде разработки, но и надежно выполняются в производстве в любом масштабе.

Why AI/ML Model Deployment is Hard

Путешествие от подготовки модели до развертывания ее в масштабе представляет несколько проблем:

→
• Контроль версий: Управление несколькими моделями и обеспечение правильной версии.
→
• Скалируемость: Управление растущими наборами данных и колебательными нагрузками трафика.
→
• Воспроизводимость: обеспечение последовательной производительности в различных средах.
→
• Мониторинг и техническое обслуживание: непрерывное отслеживание производительности и обнаружение дрейфа модели.
→

Вот гдеMLflowиKubernetesблеск, упрощая процесс развертывания при одновременном обеспечении оперативной устойчивости.

MLflowУправление жизненным циклом модели

MLflowустраняет некоторые из самых критических точек боли в жизненном цикле ИИ/МЛ, предлагая:

→
• Отслеживание экспериментов: записывает параметры, показатели и артефакты для отслеживания результатов экспериментов.
→
• Упаковка моделей: обеспечивает упаковку моделей с зависимостями для беспрепятственного развертывания.
→
• Реестр моделей: централизует версию модели и обеспечивает плавное сотрудничество между командами.
→

По сути, MLflow приносит структуру и прослеживаемость в иначе хаотичный процесс построения моделей ИИ.

Kubernetes: Scaling Model Deployment

Как только ваша модель будет готова,Kubernetesобеспечивает надежную работу в производстве, автоматизирует несколько ключевых аспектов:

→
• Автоскалирование: регулирует ресурсы на основе трафика, обеспечивая производительность и экономичность.
→
• Переносимость: обеспечивает одинаковый процесс развертывания в разработке, тестировании и производстве.
→
• Устойчивость: Автоматически перезапускает неудачные контейнеры, обеспечивая высокую доступность.
→

При использованииKubernetes, AI/MLКоманды могут развертывать модели один раз и доверять системе, чтобы справиться с масштабированием и управлением инфраструктурой, позволяя им сосредоточиться на улучшении самой модели.

Why This Matters for Business

С деловой точки зрения, принятие MLflow и Kubernetes дисков:

→
• Быстрее время выхода на рынок: автоматизация трубопровода сокращает циклы развертывания.
→
• Оперативная устойчивость: Kubernetes обеспечивает минимальное время остановки, повышая надежность.
→
• Эффективность затрат: автоматическое масштабирование оптимизирует затраты на инфраструктуру.
→
• Постоянные инновации: трубопроводы CI/CD обеспечивают быструю экспериментацию и итерацию.
→

Conclusion: Driving AI at Scale

Deploying AI/MLМоделирование – это не просто внедрение кода в производство – это созданиеscalable, reproducible, and resilient systemsЭто соответствует бизнес-целям.MLflowиKubernetesобеспечивают мощную комбинацию для упрощения управления моделями и обеспечения надежной производительности в производстве.

Как человек, увлеченный влиянием технологий на бизнес, я считаю эти инструменты необходимыми для преодоления разрыва между гостиницами.ovation and real-world impact. .

Эта статья Шаши Пракаша Пател была размещена в качестве бегуна в 1 раунде блога R Systems: Глава 1.