В чем разница между воздушным потоком и трубопроводом Kubeflow?
Платформа машинного обучения - одно из модных словечек в бизнесе, которое способствует развитию машинного обучения или глубокого обучения.
Существует общий оркестратор рабочего процесса или планировщик рабочего процесса, который помогает пользователям создавать DAG, планировать и отслеживать эксперименты, задания и запуски.
Существует множество платформ машинного обучения, которые имеют оркестратор рабочих процессов, например Kubeflow pipeline, FBLearner Flow, Flyte.
Мой вопрос: каковы основные различия между воздушным потоком и конвейером Kubeflow или другим оркестратором рабочих процессов платформы ML?
Airflow поддерживает API на разных языках и имеет большое сообщество, можем ли мы использовать Airflow для создания рабочего процесса машинного обучения?
2 ответа
Вы определенно можете использовать Airflow для оркестровки задач машинного обучения, но вы, вероятно, захотите выполнять задачи машинного обучения удаленно с операторами.
Например, Dailymotion использует KubernetesPodOperator для масштабирования Airflow для задач машинного обучения.
Если у вас нет ресурсов для самостоятельной настройки кластера Kubernetes, вы можете использовать платформы машинного обучения, такие как Valohai, у которых есть оператор Airflow.
При выполнении машинного обучения в производственной среде в идеале вы хотите также контролировать версии своих моделей, чтобы отслеживать данные, код, параметры и метрики каждого выполнения.
Вы можете найти более подробную информацию в этой статье о масштабировании Apache Airflow для рабочих процессов машинного обучения.
Мой вопрос: каковы основные различия между воздушным потоком и конвейером Kubeflow или другим оркестратором рабочих процессов платформы ML?
Конвейеры Airflow работают на сервере Airflow (с риском его остановки, если задача слишком ресурсоемкая), в то время как конвейеры Kubeflow работают в выделенном модуле Kubernetes. Также конвейеры Airflow определены как скрипт Python, а задача Kubernetes - как контейнеры Docker.
Airflow поддерживает API на разных языках и имеет большое сообщество. Можем ли мы использовать Airflow для создания рабочего процесса машинного обучения?
Да, вы можете, например, вы можете использовать Airflow DAG для запуска учебного задания в модуле Kubernetes для запуска контейнера Docker, имитирующего поведение Kubeflow, вам не хватает некоторых специфических функций машинного обучения из Kubeflow, таких как отслеживание модели или экспериментирование.