Wiele kluczowych funkcji Kubernetes w naturalny sposób odpowiada potrzebom wnioskowania AI, niezależnie od tego, czy są to mikro usługi obsługujące sztuczną inteligencję, czy modele uczenia maszynowego.
1. Skalowalność
Skalowalność aplikacji obsługujących sztuczną inteligencję i modeli uczenia maszynowego gwarantuje, że poradzą sobie z takim obciążeniem, jakie jest potrzebne, np. liczbą jednoczesnych żądań użytkowników. Kubernetes ma trzy natywne mechanizmy automatycznego skalowania , z których każdy zapewnia skalowalność: automatyczne skalowanie podów poziomych (HPA), automatyczne skalowanie podów pionowych (VPA) i automatyczne skalowanie klastrów (CA).
Oto kluczowe zalety skalowalności Kubernetes na potrzeby wnioskowania AI:
- Zapewnianie wysokiej dostępności obciążeń AI poprzez automatyczne skalowanie w górę i w dół liczby replik podów w zależności od potrzeb
- Wspieranie rozwoju produktu poprzez automatyczne dostosowywanie rozmiaru klastra w razie potrzeby
- Optymalizacja wykorzystania zasobów w oparciu o rzeczywiste potrzeby aplikacji , zapewniając w ten sposób, że płacisz tylko za zasoby, z których korzystają Twoje pody.
2. Optymalizacja zasobów
Dokładnie optymalizując wykorzystanie zasobów na potrzeby obciążeń wnioskowania, możesz zapewnić im odpowiednią ilość zasobów. Oszczędza to pieniądze, co jest szczególnie ważne w przypadku wynajmu często drogich procesorów graficznych. Kluczowa funkcja Kubernetes, które pozwala zoptymalizować wykorzystanie zasobów na potrzeby obciążeń wnioskowania, to wydajna alokacja zasobów.
3. Optymalizacja wydajności
Chociaż wnioskowanie AI wymaga zazwyczaj mniej zasobów niż procesy uczenia się , do wydajnego działania nadal wymaga ono procesora graficznego i innych zasobów obliczeniowych. HPA, VPA i CA są kluczowymi czynnikami wpływającymi na zdolność Kubernetes’a do poprawy wydajności wnioskowania.
Ogólnie rzecz biorąc, elastyczność i zdolność Kubernetes’a do precyzyjnego dostrajania wykorzystania zasobów pozwala osiągnąć optymalną wydajność aplikacji AI, niezależnie od ich rozmiaru i obciążenia.
4. Przenośność
Bardzo ważne jest, aby obciążenia AI, takie jak modele ML, były przenośne. Pozwala to na spójne uruchamianie ich w różnych środowiskach, bez martwienia się o różnice w infrastrukturze, co oszczędza czas, a co za tym idzie i pieniądze. Kubernetes umożliwia przenośność przede wszystkim dzięki dwóm wbudowanym funkcjom: konteneryzacji i zgodności z dowolnym środowiskiem.
Oto najważniejsze zalety Kubernetes dot. przenośności:
- Spójne wdrożenia modelu uczenia maszynowego w różnych środowiskach
- Łatwiejsza migracja i aktualizacja obciążeń AI
- Elastyczność w wyborze dostawców usług w chmurze lub infrastruktury lokalnej
5. Tolerancja błędów
Awarie infrastruktury i przestoje podczas wnioskowania AI mogą prowadzić do znacznego pogorszenia dokładności, nieprzewidywalnego zachowania modelu lub po prostu przerwy w świadczeniu usług. Jest to niedopuszczalne w przypadku wielu zastosowań wykorzystujących sztuczną inteligencję, w tym zastosowań o kluczowym znaczeniu dla bezpieczeństwa, takich jak robotyka, autonomiczna jazda i analityka medyczna. Funkcje samonaprawy i odporności na awarie Kubernetes pomagają zapobiegać tym problemom.
Oto kluczowe zalety Kubernetes dot. odporności na uszkodzenia:
- Zwiększona odporność aplikacji obsługujących sztuczną inteligencję poprzez zapewnienie ich wysokiej dostępności i responsywności
- Minimalne przestoje i zakłócenia, gdy coś pójdzie nie tak
- Zwiększona satysfakcja użytkowników dzięki zapewnieniu wysokiej dostępności aplikacji i modeli oraz większej odporności na nieoczekiwane awarie infrastruktury
Ponieważ organizacje w dalszym ciągu integrują sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach, korzystają z dużych modeli uczenia maszynowego i borykają się z obciążeniami dynamicznymi, przyjęcie Kubernetesa jako podstawowej technologii ma kluczowe znaczenie.
Roman Czukwiński