Guía de operaciones de Kubeflow

Prefacio

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¿Qué contiene este libro?

Este libro se centra en los aspectos DevOps y MLOps de la implementación y el funcionamiento de Kubeflow. Los autores consideran que se trata de un contenido convincente y relevante para los equipos DevOps/MLOps en activo de hoy en día, ya que este sector sigue cambiando. En la actualidad, muchas plataformas de aprendizaje automático adoptan distintos enfoques de la arquitectura y el espacio de soluciones de la gestión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático. La dificultad de considerar todos los aspectos del funcionamiento de una plataforma de aprendizaje automático es el punto de partida de esta historia en el Capítulo 1: "¿Dónde estamos hoy y en qué debemos pensar desde cero para las plataformas de aprendizaje automático?"

Este libro comienza llevándote a través del panorama actual de la infraestructura del aprendizaje automático y explicando los retos y compensaciones a los que se enfrentan muchos equipos empresariales hoy en día. A continuación, esbozamos los principios básicos necesarios para dar soporte al ciclo de vida completo de las operaciones de aprendizaje automático y explicamos cómo Kubernetes resuelve algunos de los problemas que se plantean. Además, mostraremos las lagunas funcionales que quedan en la forma en que Kubernetes encaja en el cuadro de MLOps, y cómo Kubeflow funciona para completar el cuadro.

Este libro consta de tres partes principales. La primera (Capítulos 1, 2 y 3) se centra en comprender los conceptos básicos de Kubeflow y su arquitectura.

El capítulo 1 aborda cuestiones de arquitectura del aprendizaje automático, como "¿Por qué es Kubernetes convincente aquí?" y "¿Qué añade Kubeflow más allá de Kubernetes?". Incluye un debate sobre la comprensión de las plataformas de aprendizaje automático actuales. El Capítulo 2 pasa a la arquitectura de Kubeflow. El Capítulo 3 te guía por las formas de planificar una implementación de Kubeflow.

La segunda parte (Capítulos 4, 5, 6 y 7) cubre cómo instalar Kubeflow 1.0.2 in situ y en los tres principales proveedores de la nube: Google Cloud Platform, Amazon Web Services y Microsoft Azure. Estos capítulos pretenden guiar a los ingenieros a través de los pasos necesarios para la implementación de Kubeflow tanto in situ como en cada una de las principales plataformas en la nube. Algunos lectores pueden saltarse parte de este material dependiendo de cómo estén implementando Kubeflow.

El capítulo 8 cierra el libro centrándose en la implementación de modelos en producción para la inferencia con KFServing. Este capítulo es convincente en el sentido de que comienza definiendo la inferencia de modelos y, a continuación, esboza las consideraciones que debes tener en cuenta al cablear la salida de un modelo guardado en una aplicación de producción. El capítulo 8 concluye con una inmersión profunda en KFServing, el marco de implementación de modelos incluido en Kubeflow.

Por último, los apéndices ofrecen información general sobre los conceptos básicos de la infraestructura, Istio y el plano de control, y también sobre los conceptos básicos de Kubernetes.

Este libro no trata ejemplos de casos de uso específicos en el aprendizaje automático, ya que existen muchos libros que ya tratan ese tema.

¿A quién va dirigido este libro?

Los equipos de DevOps y MLOps son los que más se beneficiarán de este libro, ya que se centra tanto en la arquitectura de Kubeflow como en su vertiente operativa. En todas las organizaciones hay muchos debates sobre infraestructuras, y este libro debería ayudar a armar a un equipo de DevOps con al menos una base sobre las compensaciones que hay que buscar en la arquitectura de una plataforma de aprendizaje automático.

Los científicos de datos pueden encontrar en su material una buena información de fondo desde la perspectiva del usuario, pero pueden aburrirse con tanta discusión sobre temas como Kubernetes y la gestión de identidades. Sin embargo, con algo de paciencia, un científico de datos puede encontrar valor en el libro, ya que puede comprender mejor lo que ocurre entre bastidores, lo que le permitirá ser un usuario mejor informado de Kubeflow.

Este libro asume que estás familiarizado con los conceptos básicos de Kubernetes y que ya puedes construir código de aprendizaje automático.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Muestra comandos u otros textos que deben ser tecleados literalmente por el usuario.

Constant width italic

Muestra el texto que debe sustituirse por valores proporcionados por el usuario o por valores determinados por el contexto.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Advertencia

Este elemento indica una advertencia o precaución.

Utilizar ejemplos de código

El material complementario (ejemplos de código, etc.) se puede descargar en https://github.com/jpatanooga/kubeflow_ops_book_dev.

Si tienes una pregunta técnica o un problema al utilizar los ejemplos de código, envía un correo electrónico a [e-mail].

Este libro está aquí para ayudarte a hacer tu trabajo. En general, si se ofrece código de ejemplo con este libro, puedes utilizarlo en tus programas y documentación. No es necesario que te pongas en contacto con nosotros para pedirnos permiso, a menos que estés reproduciendo una parte importante del código. Por ejemplo, escribir un programa que utilice varios trozos de código de este libro no requiere permiso. Vender o distribuir ejemplos de los libros de O'Reilly sí requiere permiso. Responder a una pregunta citando este libro y el código de ejemplo no requiere permiso. Incorporar una cantidad significativa de código de ejemplo de este libro en la documentación de tu producto sí requiere permiso.

Agradecemos, pero generalmente no exigimos, la atribución. Una atribución suele incluir el título, el autor, la editorial y el ISBN. Por ejemplo "Guía de Operaciones Kubeflow " de Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen y Austin Harris (O'Reilly). Copyright 2021 Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen y Austin Harris, 978-1-492-05327-9".

Si crees que el uso que haces de los ejemplos de código no se ajusta al uso legítimo o al permiso concedido anteriormente, no dudes en ponerte en contacto con nosotros en [e-mail].

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Tenemos una página web para este libro, donde se enumeran erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/Kubeflow_Operations_Guide.

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Agradecimientos

Josh

Me gustaría empezar dando las gracias a mi mujer Leslie y a mis hijos Ethan, Griffin y Dane por su paciencia mientras trabajaba hasta tarde, a menudo, y a veces (muchas veces) mientras estaba de vacaciones.

Me gustaría dar las gracias a mis coautores (Michael y Austin) por sus esfuerzos en la elaboración de este libro. También me gustaría dar las gracias a mi editora, Michele Cronin, con la que fue maravilloso trabajar durante el proceso de escritura. Tuvimos que terminar un libro durante una pandemia, e hicimos que funcionara.

Quiero expresar mi agradecimiento a Jeremy Lewi por toda su ayuda y sus discusiones sobre lo que debería contener el libro y cómo debería acercarse al lector.

Me gustaría dar las gracias a James Long por ser mi "editor en la sombra" y "voz del lector". Es un reto saber qué críticas digerir para hacer un libro mejor, pero cuando James señala algo, generalmente hago el cambio.

También me gustaría dar las gracias a Zeki Yasar y Richard Dibasio por sus comentarios sobre versiones del libro. Hamel Husain y Hannes Hapke también aportaron valiosos comentarios sobre muchos de los temas del libro.

Me gustaría mencionar una medida de agradecimiento por el trabajo que Adam Gibson hizo en nuestro anterior libro juntos para O'Reilly. Escribir ese libro, el contenido y el proceso, ayudó a preparar y hacer que este libro fuera mejor de lo que habría sido solo.

Me gustaría reconocer a otras personas que influyeron en mi carrera hasta la publicación de este libro: mis padres (Lewis y Connie), el Dr. Andy Novobiliski (escuela de posgrado), la Dra. Mina Sartipi (directora de tesis), el Dr. Billy Harris (algoritmos de posgrado), el Dr. Joe Dumas (escuela de posgrado), Ritchie Carroll (creador de openPDC), Paul Trachian, Christophe Bisciglian y Mike Olson (por contratarme para Cloudera), Malcom Joe Dumas (posgrado), Ritchie Carroll (creador del openPDC), Paul Trachian, Christophe Bisciglia y Mike Olson (por contratarme para Cloudera), Malcom Ramey (por mi primer trabajo real de programación), la Universidad de Tennessee en Chattanooga y Lupi's Pizza (por alimentarme durante el posgrado).

Michael

Escribir un libro nunca fue realmente uno de los elementos de mi lista de deseos. Sin embargo, tras esta empresa, descubrí que escribir puede ser una experiencia agradable, relajante y, lo que es más importante, siempre educativa. Trabajar con Josh y Austin en este libro me brindó la oportunidad de detenerme y reflexionar sobre lo que creía saber, y me retó a ser más elocuente y decidida a la hora de transmitir información, tanto al hablar como al escribir.

Hay mucha gente a la que se puede agradecer su apoyo y ánimo a lo largo del proceso, pero creo que los mayores elogios van para Josh por la idea inicial y la ejecución de este proyecto. Ya fueran las sesiones de lluvia de ideas o los incesantes recordatorios sobre los plazos (¡y de verdad que se lo agradezco!), fue él quien proporcionó el ánimo y la devoción necesarios para llevar este libro a buen puerto.

Realmente me gustaría dar las gracias a toda la comunidad del código libre y abierto, a los colaboradores y a los que ponen el código a disposición de todos para que lo lean, lo utilicen y lo compartan. La cantidad de conocimientos e información disponible es realmente increíble. El software de código abierto me ha permitido realmente adquirir los conocimientos necesarios para desenvolverme en el complejo mundo técnico en el que vivimos.

Hay muchas otras personas que pueden y deben recibir reconocimientos, pero pecaré de no nombrar a ninguna en lugar de olvidar a alguna.

Austin

En primer lugar, quiero dar las gracias a mi amigo y colega, Josh Patterson, por la oportunidad de acompañarle en este viaje y por orientarme en cada paso del proceso de escritura. Josh también ha sido un gran mentor a lo largo de mi carrera y no puedo agradecérselo lo suficiente. En segundo lugar, quiero dar las gracias enormemente a Mina Sartipi por su continuo apoyo y orientación a lo largo de mis estudios y mi carrera. Mina me presentó a Josh, lo que inició nuestra relación y condujo a esta oportunidad.

A continuación, quiero dar las gracias a mi increíble esposa, Victoria Harris, por apoyarme durante las largas noches de trabajo y por su continuo amor y aliento a lo largo de mi carrera. Por último, quiero dar las gracias a mi madre, Marlyce Harris, y a mi padre, Steve Harris, por su amor y apoyo a lo largo de mi vida.