Kubernetes

Kubernetes, konteynerli uygulamaların dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir konteyner düzenleme platformudur. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen Kubernetes, artık Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından sürdürülmektedir ve modern, bulut yerlisi iş yüklerini yönetmek için endüstri standardı haline gelmiştir.

Kubernetes'in Temel Özellikleri

Kubernetes, dağıtık ortamlardaki karmaşık uygulamaların yönetimini basitleştiren çok çeşitli özellikler sunar:

• Konteyner Orkestrasyonu: Kubernetes, bir makine kümesindeki kapsayıcıları otomatik olarak planlar ve yönetir, böylece optimum kaynak kullanımı sağlar.
• Ölçeklendirme: Kubernetes, CPU, bellek veya özel ölçümlere dayalı olarak uygulamaların hem manuel hem de otomatik ölçeklendirilmesini destekler.
• Kendi Kendini İyileştirme: Uygulamaların sağlığını izler ve sistem kararlılığını korumak için arızalı konteynerleri otomatik olarak yeniden başlatır veya değiştirir.
• Yük Dengeleme: Kubernetes, yüksek kullanılabilirlik ve güvenilir performans sağlamak için ağ trafiğini birden fazla konteyner arasında dağıtır.
• Depolama Yönetimi: Uygulama ihtiyaçlarını karşılamak için yerel depolama, bulut tabanlı depolama ve ağ dosya sistemleri gibi çeşitli depolama arka uçlarını destekler.

Konteynerleştirmeye giriş için Docker sözlüğü sayfasına bakın.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Kubernetes

Kubernetes, dağıtılmış, kaynak yoğun görevlerin yönetilmesinin çok önemli olduğu yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarında kritik bir rol oynamaktadır. Ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik sağlayarak makine öğrenimi işlem hatları gibi karmaşık sistemlerin dağıtımını basitleştirir.

Örnek 1: Makine Öğrenimi Modeli Eğitimi

Kubernetes, birden fazla GPU özellikli düğümde makine öğrenimi modellerinin dağıtılmış eğitimini yönetmek için kullanılabilir. Örneğin, bir derin öğrenme modelini eğiten bir ekip PyTorch eğitim işlerini Kubernetes podları olarak dağıtabilir. Bu, verimli kaynak tahsisi sağlar ve eğitim süreçlerinin iş yükü gereksinimlerine göre dinamik olarak ölçeklendirilmesini mümkün kılar. Dağıtılmış eğitim ve Kubernetes'in bunu nasıl kolaylaştırdığı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Örnek 2: Model Dağıtımı

Kubernetes, makine öğrenimi modellerini üretimde dağıtmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, Kubernetes ile eğitilen bir nesne algılama modeli Ultralytics YOLO Kubernetes üzerinde konteynerleştirilebilir ve dağıtılabilir. Bu kurulum, kesinti süresini en aza indiren ve hizmet güvenilirliğini koruyan yuvarlanan güncellemeler ve replikasyon gibi özellikler aracılığıyla yüksek kullanılabilirlik sağlar.

Kubernetes ve İlgili Teknolojiler

Kubernetes konteynerleri düzenlemekte başarılı olsa da Docker gibi teknolojiler konteynerleştirmenin kendisine odaklanır. Docker konteyner oluşturmak ve çalıştırmak için temel sağlarken, Kubernetes bu konteynerleri büyük ölçekte düzenler ve yönetir. Daha derin bir anlayış için konteynerleştirme ve orkestrasyon arasındaki farkı keşfedin.

İlgili bir diğer kavram ise altyapı yönetimini tamamen soyutlayan sunucusuz bilişimdir. Kubernetes'in aksine sunucusuz platformlar, kullanıcı müdahalesi olmadan olay odaklı tetikleyicilere dayalı olarak kaynakları otomatik olarak ölçeklendirir. Sunucusuz bilişim hakkında daha fazla bilgi edinin.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Kubernetes, yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarının verimliliğini artırmak için çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır:

• Sağlık Hizmetleri: Kubernetes, büyük veri kümelerinin işlenmesinde ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik sağlayarak tıbbi görüntü analizinde açıklananlar gibi tıbbi görüntü analizi modellerinin dağıtımını mümkün kılar.
• Otonom Araçlar: Kubernetes, sürücüsüz otomobiller için yapay zeka bölümünde açıklananlar gibi otonom araç işlem hatlarında uygulamaların ölçeklenebilir dağıtımını destekler.
• Perakende: Perakendede Kubernetes, aşağıdaki gibi gerçek zamanlı nesne algılama modellerine güç sağlar Ultralytics YOLO envanter yönetimini optimize etmek ve müşteri deneyimlerini geliştirmek için.

Kubernetes ile Başlarken

Yapay zeka projeleri için Kubernetes'ten yararlanmak isteyenler için Ultralytics HUB gibi araçlar, sorunsuz model eğitimi ve dağıtımı için Kubernetes ile iyi bir şekilde entegre olur. Ayrıca, Google Kubernetes Engine (GKE) ve Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) gibi platformlar Kubernetes küme yönetimini basitleştirir.

Yapay zeka modellerini geniş ölçekte dağıtma hakkında daha fazla bilgi edinmek için model dağıtım seçenekleri kılavuzunu inceleyin.

Kubernetes, kuruluşların yapay zeka iş yüklerini etkili bir şekilde yönetmelerini ve ölçeklendirmelerini sağlayarak onu modern, bulut tabanlı bilgi işlemin temel taşı haline getiriyor. Sağlam özellik seti ve yaygın olarak benimsenmesi, yapay zeka ve makine öğrenimi topluluğu için hayati bir araç olmaya devam etmesini sağlıyor.