تم تعيين Kubeflow 1.7 مفتوح المصدر على “تحويل” MLops
انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر
تُحدث المحولات ثورة في قدرات التعلم الآلي (ML) ، مما يؤدي إلى عصر جديد من الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن كيف يمكن لعلماء البيانات بناء نماذج تستفيد بشكل كامل من قوة المحولات؟ هذا سؤال تسعى جهود Kubeflow مفتوحة المصدر للمساعدة في الإجابة عليه.
أصبح Kubeflow 1.7 متاحًا بشكل عام اليوم ، حيث يوفر التحديث الأول لمنصة MLops مفتوحة المصدر على نطاق واسع منذ ظهور Kubeflow 1.6 في سبتمبر 2022. في جوهرها ، Kubeflow عبارة عن مجموعة أدوات ML مفتوحة المصدر تساعد المؤسسات على النشر والتشغيل تدفقات عمل ML على بنية Kubernetes الأساسية السحابية. من بين مواضيع تحديث Kubeflow 1.7 التركيز على المساعدة في دعم النماذج القائمة على المحولات بشكل أفضل.
نظرًا لأن مطوري النماذج يتحولون إلى استخدام النماذج القائمة على المحولات ، يجب عليهم أيضًا تعلم كيفية استخدام الموارد بشكل فعال. يمكن أن يساعد Kubeflow 1.7 في وضع أعباء العمل والموازنة التلقائية ، مما يقلل من استخدام الموارد ويبسط العمليات. على وجه الخصوص ، يستفيد مكون خطوط أنابيب Kubeflow في التحديث 1.7 من إدخال عبارات “Parallelfor” التي تمكن المطورين من استخدام العمليات المتوازية بكفاءة أكبر عبر أجهزة تسريع الذكاء الاصطناعي.
قال جوش بوتوم ، مدير منتج مجتمع Kubeflow لـ VentureBeat: “Kubeflow 1.7 هو إصدار كبير يحتوي على مئات الالتزامات لذا يمكن كتابة الفوائد والموضوعات بطرق عديدة”. “لقد اخترنا تسليط الضوء على كيفية استفادة مطوري النماذج ، الذين يتجهون لتحويل هياكل النماذج ، من تدفقات العمل الأصلية لـ Python و Kubernetes 1.7 ، والتي تسرع تكرار النموذج وتوفر الاستخدام الفعال للبنية التحتية.”
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
يحصل أمان MLops على تعزيز في Kuberflow 1.7
هناك الكثير من الأمور التي يجب معالجتها حول تحديث Kubeflow بشكل عام.
“إصدار Kubeflow 1.7 هو أكبر إصدار من Kubeflow حتى الآن ،” صرح Amber Graner ، نائب رئيس المجتمع والتسويق في Arrikto Inc ، لـ VentureBeat.
أشار Graner إلى أن أكثر من 250 شخصًا قد ساهموا في رمز للإصدار بمساهمات كبيرة وتغييرات على Pipelines و Katib ومكونات Notebooks ، من بين تغييرات أخرى. ما وراء تغييرات الكود الأساسي ، قالت Graner إن أحد العناصر التي تثير حماستها أكثر من أجل هذا الإصدار هو تشكيل فريق Kubeflow Security Team.
قال Graner: “خلال هذا الإصدار ، تم تشكيل الفريق ، وتحديد مجموعة من الصور الأساسية لمسحها ، وتحديد نقاط الضعف ، وسيبدأ في معالجة هذه النقاط الأولية بدلاً من انتظار التوزيع النهائي للعثور على هذه الثغرات وإصلاحها”.
كمشروع مفتوح المصدر ، هناك تقنية المنبع الأساسية ومن ثم يمكن للبائعين الأفراد مثل Arrikto أو Canonical أو Red Hat على سبيل المثال اختيار إنشاء توزيع معبأ لمستخدميهم.
وقالت: “ما يمكن للمستخدمين توقع رؤيته مع Kubeflow ، كمشروع ومنتج ومجتمع ، هو النمو المستمر في كل من المساهمات والمساهمين ، مما يضمن إصدارًا صحيًا وأكثر استقرارًا ونظام Kubeflow البيئي”.
KNative و KServe و Kubeflow
يستفيد Kubeflow 1.7 أيضًا من التكامل مع مجموعة متزايدة من تقنيات السحابة الأصلية التي يمكن أن تساعد في نشر مهام سير عمل MLops.
اثنان من هذه التقنيات هما Knative للنشر بدون خادم و KServe ، لاستدلال ML غير الناجح. صرح Andreea Munteanu ، مدير المنتجات في Canonical ، التي طورت توزيع “Charmed Kubeflow” ، لـ VentureBeat أن هناك فوائد متعددة لإضافة KServe و KNative إلى Kubeflow.
قال Munteanu إنه أولاً والأهم ، ستكون المؤسسات قادرة على تشغيل أعباء العمل بدون خادم ، مما يفرض على المطورين التركيز على جدولة البنية التحتية الموجودة تحتها. وأوضحت أن Knative مصمم للتوصيل بسهولة بسلاسل أدوات DevOps الحالية ، مما يوفر المرونة والتحكم الذي يحتاجه العملاء لتكييف النظام مع متطلباتهم الفريدة. وقالت: “في الوقت نفسه ، يسمح KServe بنشر نماذج مدربة فردية أو متعددة على خوادم نموذجية مثل TFServing أو TorchServe أو ONNXRuntime أو Triton Inference Server”. “يتوسع بشكل كبير في عدد التطبيقات التي يمكن أن تدعمها Kubeflow ، مما يسمح للمستخدمين بالبقاء مرنين في خياراتهم وتقليل تكاليف التشغيل.”
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.