Почему Kubernetes стала стандартом для ИИ/ML-инфраструктур

Платформа Kubernetes (K8s) стала де-факто стандартом для инфраструктур ИИ/ML благодаря своей способности решать ключевые задачи, связанные с этими высокими нагрузками. Вот основные причины, почему решения на базе Kubernetes подходят для подобных систем.

Прежде всего, это удобная оркестрация и управление ресурсами. Kubernetes сам распределяет задачи и мощности, оптимизирует загрузку инфраструктуры и упрощает масштабирование ML-моделей, рационально используя CPU, GPU и т.д. Множество «ручных» операций автоматизировано, и разработчики могут сосредоточиться на создании и улучшении самих приложений. Платформа «Боцман» реализует эти принципы, выстраивая эффективную оркестрацию для ИИ/ML-задач.

Второй фактор — удобство развертывания и портативность: Kubernetes, и в частности, «Боцман», подходит для разных архитектур, локальных серверов, облаков и гибридного применения. Стандартизированная среда позволяет создать единую модель машинного обучения и затем развертывать ее там, где удобно пользователю, что снижает риски, обусловленные привязкой к одному поставщику услуг.

С Kubernetes можно в автоматическом режиме плавно добавлять новые или удалять лишние вычислительные узлы и ресурсы, быстро масштабировать задачи и нагрузки ИИ/ML в зависимости от текущих потребностей бизнеса. В платформе контейнеризации «Боцман» имеется набор инструментов для гибкого динамического масштабирования.

Еще один аспект, критически важный для задач ИИ/ML и производительных сред, состоит в том, что Kubernetes автоматически отслеживает состояние контейнеров и быстро восстанавливает работоспособность служб после сбоев. Это повышает степень отказоустойчивости и открывает возможность самовосстановления на уровне приложений.

Благодаря интеграции с GitLab CI, Jenkins и GitHub Actions можно автоматизировать сборку, тестирование и развертывание моделей и ИИ-приложений, чтобы быстрее проектировать и разворачивать софт, и платформа «Боцман» успешно работает в связке с этими инструментами.

Одна из ключевых особенностей Kubernetes — эффективное управление графическими процессорами для обучения моделей. GPU обеспечивают массовый параллелизм и высокую скорость обработки матриц, что существенно ускоряет обучение нейронных сетей. Kubernetes помогает наилучшим образом распределять эти ресурсы между разными рабочими нагрузками, чтобы быстро и качественно готовить модели на кластерах GPU, и «Боцман» специально оптимизирован для работы с GPU-ресурсами в контексте ИИ-задач.

Также, «Боцман» позволяет развертывать модели машинного обучения ближе к источникам данных, к примеру, на периферийных (edge-) устройствах. При этом существенно уменьшаются задержи в обмене информацией с удаленными серверами, и в итоге мы получаем точные результаты обработки в реальном времени. «Боцман», в свою очередь, тоже поддерживает такие сценарии использования для Edge ИИ.

Наконец, платформа обладает богатой экосистемой специализированных решений и фреймворков, которые упрощают развертывание, мониторинг и обслуживание систем машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/ИИ), таких как Kubeflow, TensorFlow Serving и Seldon Core. «Боцман» интегрирован с прикладными решениями для управления жизненным циклом моделей, расширяя горизонты для разработки ИИ/ML.

Обучение моделей искусственного интеллекта: проблемы и решения

Обучение моделей ИИ — сложный и многоплановый процесс, в котором несколько направлений: от подготовки данных до оптимизации ресурсов.

Ключевой фактор — это рациональное использование мощностей. Задействуя методы параллелизма данных и моделей, можно значительно ускорить обучение. Применение смешанной точности вычислений (mixed precision) помогает снизить нагрузку на GPU без потери качества модели, а еще, учитывая экологические аспекты, «Боцман» способствует сокращению энергозатрат. Конечно, результат обучения напрямую зависит от качества данных, и для их подготовки платформа интегрирована с различными системами CI/CD.

Немалую пользу в обучении приносит и приоритезация задач. Системы на базе искусственного интеллекта умеют оценивать их срочность, важность и зависимости, чтобы распределять ресурсы наиболее разумно, и в «Боцмане» для этого есть специальные инструменты. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа прошлых данных позволяет адаптировать приоритеты в реальном времени. «Боцман» предоставляет возможности по организации задач в соответствии с целями проекта, чтобы усилия направлялись на приоритетные задачи.

Еще в обучении больших моделей заметную роль играет динамическое управление GPU-ресурсами, и «Боцман» может в соответствии с текущими потребностями грамотно их перераспределять между командами или задачами, чтобы предотвращать простои и повышать общую эффективность. В многопользовательских системах важно избегать монополизации ресурсов одной задачей, и здесь «Боцман» помогает соблюдать баланс через механизмы мультитенантности.

Размещение датасета вблизи вычислительных мощностей минимизирует задержки передачи информации и повышает производительность. Использование высокопроизводительных кластеров и сетевых решений для хранения данных позволяет ускорить доступ к ним во время обучения.

Роль платформ контейнеризации в управлении и масштабировании продакшн-окружений

«Боцман» играют ключевую роль в управлении и масштабировании продакшн-окружений для моделей машинного обучения. Так, они предоставляют встроенные инструменты мониторинга плюс функционал для логирования, чтобы отслеживать производительность моделей, метрики системы (CPU, память, GPU) и специфичные показатели, например, точность предсказаний или дрейф.

В «Боцмане» пользователи могут настраивать горизонтальный (HPA), вертикальный (VPA) и масштабирование нагрузок внутри кластера. Это дает возможность автоматически наращивать или сокращать ресурсы на основе загрузки CPU, памяти, количества запросов или других событий — и все эти механизмы автоскейлинга для ИИ/ML-приложений есть в «Боцмане».

В «Боцмане» через ресурсные квоты можно задавать жесткие ограничения на потребление ресурсов. Это помогает избежать их перерасхода, справедливо распределяя мощности между моделями и приложениями.

«Боцман» поддерживает декларативное управление GPU ресурсами, что позволяет автоматизировать установку и настройку драйверов для GPU, упростить управление ресурсами и поддерживает такие функции как Multi-Instance GPU (MIG) и другие. Это критично для высокопроизводительных ИИ/ML-задач, при этом в Боцман запускаются контейнеризированные прикладные системы, не связанные с искусственным интеллектом, иными словами, предоставляется возможность единого управления инфраструктурой.

Примеры успешных проектов

С помощью платформы «Боцман» резидент «Сколково» компания «Лабинструмент» разработала поведенческий двойник здания и эффективно реализовала обратную связь от сенсоров IoT через ИИ-модель. Это позволило оптимально регулировать потребление тепла и сократить расходы примерно на 30% без снижения уровня комфорта в помещениях.

Платформы на базе Kubernetes помогают создавать MVP для поиска мошеннических транзакций в режиме реального времени. В ходе генерации данных и обучения моделей система справилась с поставленными задачами без задержек и отказов, а весь процесс прошел с высокой производительностью и без значительного увеличения времени обработки транзакций или отклика.

Преимущества для бизнеса от использования платформ контейнеризации для ИИ/ML-задач

Профит от применения Kubernetes-решений в процессах, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, виден сразу в нескольких областях. В частности, в мультикластерной среде ощутимо упрощаются переходы между этапами разработки: с «Боцманом» команды могут быстро тестировать MVP, получать обратную связь от бизнеса и оперативно внедрять решения в продуктивную эксплуатацию. Благодаря автоматизации развертывания, управления и масштабирования приложений сокращаются операционные издержки, причем эта экономия достигает 30%.

Вывод продуктов на рынок тоже ускоряется. Интегрированные средства CI/CD позволяют оперативнее выпускать изменения в продакшн, минимизируя время разработки, а автоматизация ее процессов, в свою очередь, способна на 40% повысить скорость развертывания приложений.

«Боцман» универсален: он поддерживает архитектуры x86, ARM, подходит для работы в различных облачных средах, а строгие ИБ-политики и интеграция с СЗИ гарантируют безопасность данных и соответствие регуляторным требованиям.

Итак, платформы контейнеризации на базе Kubernetes, такие как «Боцман», становятся неотъемлемой частью инфраструктуры для ИИ/ML-проектов. С их помощью достигается тот уровень гибкости, масштабируемости и управляемости, что необходим для успешной разработки и внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы.