Kubernetes, souvent abrégé en K8s, est une plateforme open-source conçue pour automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et l'exploitation des conteneurs d'applications. Conçue à l'origine par Google, Kubernetes est aujourd'hui maintenue par la Cloud Native Computing Foundation. Essentiellement, il agit comme un orchestrateur pour les applications conteneurisées, en les gérant sur un cluster d'ordinateurs afin qu'elles s'exécutent de manière efficace et fiable. Pour les utilisateurs familiers avec l'apprentissage automatique, considère Kubernetes comme le chef d'orchestre, qui veille à ce que tous les différents instruments (les composants de ton application IA/ML) jouent ensemble de façon harmonieuse et à l'échelle.
Qu'est-ce que Kubernetes ?
À la base, Kubernetes est un système de gestion des applications conteneurisées. Les conteneurs regroupent le code logiciel et ses dépendances afin que les applications puissent s'exécuter de manière uniforme et cohérente dans différents environnements informatiques. Docker est une technologie de conteneurisation populaire souvent utilisée avec Kubernetes. Kubernetes automatise un grand nombre des processus manuels impliqués dans le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle de ces applications conteneurisées. Il regroupe les conteneurs qui composent une application en unités logiques pour faciliter la gestion et la découverte. Ces unités, appelées pods, sont déployées sur un cluster de machines. Kubernetes s'occupe ensuite de tâches telles que :
- Découverte de services et équilibrage de charge: Kubernetes peut exposer un conteneur en utilisant le nom DNS ou en utilisant leur propre adresse IP. Si le trafic vers un conteneur est élevé, Kubernetes peut équilibrer la charge et distribuer le trafic réseau afin que le déploiement soit stable.
- Orchestration du stockage: Kubernetes te permet de monter automatiquement le système de stockage de ton choix, comme le stockage local, les fournisseurs de cloud public, et plus encore.
- Des déploiements et des retours en arrière automatisés: Tu peux décrire l'état souhaité pour tes conteneurs déployés à l'aide de Kubernetes, et il fait passer l'état réel à l'état souhaité à un rythme contrôlé. Par exemple, Kubernetes peut automatiser la création de nouveaux conteneurs pour ton déploiement, supprimer les conteneurs existants et adopter toutes leurs ressources au nouveau conteneur.
- Conditionnement automatique des conteneurs: Kubernetes te permet de spécifier la quantité de CPU et de RAM (mémoire) dont chaque conteneur a besoin. Kubernetes peut adapter les conteneurs à tes nœuds pour utiliser au mieux tes ressources.
- Auto-réparation: Kubernetes redémarre les conteneurs qui échouent, remplace et réorganise les conteneurs lorsque les nœuds meurent, tue les conteneurs qui ne répondent pas à ton bilan de santé défini par l'utilisateur, et ne les annonce pas aux clients tant qu'ils ne sont pas prêts à servir.
- Gestion des secrets et de la configuration: Kubernetes te permet de stocker et de gérer des informations sensibles, comme les mots de passe, les jetons OAuth et les clés SSH. Tu peux déployer et mettre à jour les secrets et la configuration des applications sans reconstruire tes images de conteneurs, et sans exposer les secrets dans la configuration de ta pile.
Pourquoi Kubernetes est-il pertinent pour l'IA et la ML ?
Kubernetes est particulièrement pertinent dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique en raison de la nature intensive en ressources et évolutive des charges de travail ML. L'entraînement de grands modèles, en particulier les modèles Ultralytics YOLO pour la détection d'objets, nécessite souvent un calcul distribué sur plusieurs GPU ou TPU. Kubernetes fournit l'infrastructure nécessaire pour gérer efficacement ces ressources distribuées.
De plus, le déploiement de modèles d'IA/ML pour l'inférence à l'échelle nécessite une infrastructure robuste et évolutive. Kubernetes simplifie le déploiement des modèles en permettant aux utilisateurs de conteneuriser leurs modèles et de les servir par le biais d'API évolutives. Cela est crucial pour les applications du monde réel qui nécessitent une faible latence d'inférence et un débit élevé.
Applications de Kubernetes dans l'IA/ML
Servir de modèle évolutif: Considérons une application de détection d'objets en temps réel, telle qu'un système de gestion du trafic d'une ville intelligente utilisant... Ultralytics YOLOv8. Au fur et à mesure que la ville se développe, la demande de traitement des flux vidéo provenant d'un plus grand nombre de caméras augmente. Kubernetes te permet de mettre à l'échelle l'infrastructure de service de modèle de façon dynamique. En déployant ton modèle YOLOv8 en tant que service conteneurisé sur Kubernetes, tu peux facilement augmenter ou diminuer le nombre d'instances de modèle en fonction du trafic entrant, ce qui garantit des performances constantes même en cas de forte charge. Cette évolutivité est essentielle pour maintenir une faible latence et une haute disponibilité dans les applications d'IA en temps réel.
Formation distribuée: La formation de modèles d'IA de pointe nécessite souvent des ensembles de données massifs et une puissance de calcul importante. La formation distribuée sur un cluster de machines devient nécessaire pour réduire le temps de formation. Kubernetes peut orchestrer les travaux de formation distribués en gérant la répartition de la charge de travail sur plusieurs nœuds, en surveillant la progression et en gérant les échecs. Par exemple, tu peux utiliser Kubernetes pour gérer un travail de formation distribué pour un grand modèle de classification d'images utilisant un ensemble de données comme ImageNet. Kubernetes s'assure que chaque nœud de formation est correctement configuré, que les données sont distribuées efficacement et que le processus de formation global est résilient aux défaillances des nœuds.
En résumé, Kubernetes est un outil puissant pour gérer les complexités des charges de travail d'IA et de ML, offrant évolutivité, résilience et efficacité pour les phases de formation et de déploiement. Sa capacité à orchestrer les applications conteneurisées en fait une plateforme idéale pour construire et exécuter des systèmes d'IA modernes et évolutifs.
