Cloud-baseret AI

Cloud-baseret AI anvender teknologier som containere, mikroservices og Kubernetes til at opbygge og administrere AI-systemer. I den cloud-baserede verden bruges fællesskabsværktøjer til at skabe skalerbare og effektive AI-arbejdsgange.

Kubernetes spiller en central rolle ved automatisering af træning, implementering og servering af maskinlæringsmodeller. Værktøjer som Kubeflow, MLflow og Ray understøtter disse processer.

Denne tilgang giver dig smidighed, skalerbarhed og nemmere infrastrukturstyring til komplekse AI-arbejdsbelastninger.

Cloud-baserede AI-systemer består typisk af flere integrerede open source-værktøjer, der håndterer forskellige aspekter af maskinlæringslivscyklussen, lige fra databehandling og modeltræning til servering og overvågning.

Kubeflow: Kubeflow er en cloud-baseret platform designet til at køre maskinlæringsarbejdsgange på Kubernetes. Den sigter mod at forenkle implementering og skalering af ML-modeller og er en central komponent i mange cloud-baserede AI-stakke.

• Kubeflow Pipelines: Et værktøj til opbygning og styring af end-to-end ML-arbejdsgange, hvor brugerne kan definere komplekse pipelines af ML-opgaver (f.eks. dataklargøring, træning, evaluering), der kan versionsstyres, spores og gentages pålideligt.

• KFServing (KServe): En komponent til servering af ML-modeller på Kubernetes ved brug af serverløse inferensmønstre. KFServing understøtter avancerede funktioner som autoskalering, GPU-acceleration og multiframework-udrulning (f.eks. TensorFlow, PyTorch, XGBoost).

Ray Serve: Ray Serve er et skalerbart bibliotek til modelservering bygget på Rays distribuerede beregningsframework. Det giver fleksibel udrulning af ML-modeller med funktioner som trafikdeling, dynamisk skalering og Python-native API'er, ideelt til at servere flere modeller eller realtidsinferens i stor skala.

NVIDIA GPU Operator: NVIDIA GPU Operator automatiserer administration af alle komponenter, der kræves for at køre GPU-accelererede arbejdsbelastninger på Kubernetes. Den håndterer driverinstallation, overvågning og opgraderinger, hvilket letter brugen af NVIDIA-GPU'er til intensive trænings- og inferensopgaver i AI-arbejdsgange.

Istio og Prometheus:

• Istio: Et service mesh, der leverer trafikstyring, sikkerhed og observérbarhed for mikroservices—inklusive dem, der serverer AI-modeller. I cloud-baseret AI bruges Istio til at styre og overvåge interaktioner mellem services som model-API'er, databaser og frontends.

• Prometheus: Et open source-overvågningssystem, der indsamler og forespørger metrics fra Kubernetes-arbejdsbelastninger. Det bruges almindeligt i cloud-baserede AI-miljøer til at overvåge træningsydelse, ressourceforbrug og modelinferens-latens, hvilket forbedrer observérbarhed og systemets sundhedsovervågning.

Cloud-baseret AI skiller sig ud, fordi det leverer konsistens, automatisering og intelligent ressourcestyring til udvikling og implementering af AI-systemer. En af dets centrale styrker er evnen til at styre både applikationer og maskinlæringsmodeller gennem ét samlet kontrolplan, hvilket strømliner driften og reducerer kompleksiteten på tværs af teams.

En vigtig funktion er intelligent GPU-autoskalering. I stedet for konstant at køre dyre GPU-instanser, kan cloud-baserede AI-platforme automatisk registrere, hvornår GPU-ressourcer er nødvendige, som under træning eller inferens, og dynamisk skalere op. Når opgaverne er færdige, skaleres ubrugte GPU'er automatisk ned igen. Dette giver en yderst effektiv udnyttelse af infrastrukturen, reducerer omkostningerne og bevarer ydeevnen.

Cloud-baseret AI anvender en modulær, skalerbar og automatiseringsvenlig arkitektur baseret på dokumenterede cloud-native principper. Den typiske tilgang integrerer flere vigtige teknologier og praksisser for effektivt at udvikle, implementere og drive AI-applikationer i forskellige miljøer.

Kernen i denne tilgang er Kubernetes, som orkestrerer containere til både AI-modeller og understøttende mikroservices. Kubernetes muliggør ensartet implementering og skalering på tværs af klynger, uanset om det er i skyen, lokalt eller ved kanten ("edge").

Systemarkitekturen følger ofte disse grundlæggende principper:

• GitOps: Al infrastruktur- og modelkonfiguration styres som kode og lagres i Git-repositorier. Værktøjer som Argo CD og Flux synkroniserer kontinuerligt den deklarerede tilstand i Git med den faktiske tilstand i Kubernetes, hvilket muliggør fuld automatisering og versionskontrollerede implementeringspipelines.

• Mikroservices: Hver komponent i AI-stakken—databehandling, modeltræning, inferens og overvågning—implementeres som en løst koblet mikroservice. Dette muliggør uafhængig skalering, opdatering og genbrug på tværs af projekter.

• GPU-planlægning: Specialiserede planlægningsværktøjer og NVIDIA GPU Operator styrer GPU-ressourcer dynamisk. Dette sikrer, at dyre GPU-ressourcer kun bruges, når det er nødvendigt, som ved modeltræning eller inferens, hvilket optimerer omkostninger og udnyttelse betydeligt.

• Integration med CNCF-økosystemet: Arkitekturen bruger i høj grad projekter fra Cloud Native Computing Foundation (CNCF), herunder Prometheus til overvågning, Istio til servicemesh, Envoy til trafikstyring og OpenTelemetry til observerbarhed. Disse værktøjer giver operationel indsigt, pålidelighed og sikkerhed i stor skala.

Denne arbejdstilgang gør det muligt for teams at udvikle og implementere AI-systemer efter de samme principper som moderne softwareapplikationer—stærkt automatiserede, skyuafhængige og bygget til kontinuerlig levering.