Kubernetes

Kubernetes là một nền tảng điều phối container nguồn mở được thiết kế để tự động hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các ứng dụng được chứa trong container. Ban đầu được phát triển bởi Google Kubernetes hiện được bảo trì bởi Cloud Native Computing Foundation (CNCF) và đã trở thành tiêu chuẩn của ngành để quản lý khối lượng công việc hiện đại, dựa trên nền tảng đám mây.

Các tính năng chính của Kubernetes

Kubernetes cung cấp nhiều tính năng giúp đơn giản hóa việc quản lý các ứng dụng phức tạp trong môi trường phân tán:

• Điều phối container: Kubernetes tự động lên lịch và quản lý container trên một cụm máy, đảm bảo sử dụng tài nguyên tối ưu.
• Mở rộng quy mô: Kubernetes hỗ trợ cả việc mở rộng quy mô thủ công và tự động của các ứng dụng dựa trên CPU , bộ nhớ hoặc số liệu tùy chỉnh.
• Tự phục hồi: Theo dõi tình trạng của các ứng dụng và tự động khởi động lại hoặc thay thế các container bị lỗi để duy trì tính ổn định của hệ thống.
• Cân bằng tải: Kubernetes phân phối lưu lượng mạng trên nhiều vùng chứa để đảm bảo tính khả dụng cao và hiệu suất đáng tin cậy.
• Quản lý lưu trữ: Hỗ trợ nhiều phương thức lưu trữ khác nhau, chẳng hạn như lưu trữ cục bộ, lưu trữ trên nền tảng đám mây và hệ thống tệp mạng, để đáp ứng nhu cầu của ứng dụng.

Để biết phần giới thiệu về container hóa, hãy xem trang thuật ngữ Docker .

Kubernetes trong AI và Học máy

Kubernetes đóng vai trò quan trọng trong quy trình làm việc AI và học máy, nơi quản lý các tác vụ phân tán, tốn nhiều tài nguyên là điều cần thiết. Nó đơn giản hóa việc triển khai các hệ thống phức tạp như đường ống học máy, đảm bảo khả năng mở rộng và độ tin cậy.

Ví dụ 1: Đào tạo mô hình học máy

Kubernetes có thể được sử dụng để quản lý đào tạo phân tán các mô hình học máy trên nhiều GPU - các nút được kích hoạt. Ví dụ, một nhóm đào tạo mô hình học sâu bằng PyTorch có thể triển khai các công việc đào tạo của họ dưới dạng các nhóm Kubernetes. Điều này đảm bảo phân bổ tài nguyên hiệu quả và cho phép mở rộng quy trình đào tạo một cách năng động dựa trên yêu cầu khối lượng công việc. Tìm hiểu thêm về đào tạo phân tán và cách Kubernetes tạo điều kiện thuận lợi cho đào tạo.

Ví dụ 2: Triển khai mô hình

Kubernetes được sử dụng rộng rãi để triển khai các mô hình học máy trong sản xuất. Ví dụ, một mô hình phát hiện đối tượng được đào tạo bằng Ultralytics YOLO có thể được chứa trong container và triển khai trên Kubernetes. Thiết lập này đảm bảo tính khả dụng cao thông qua các tính năng như cập nhật liên tục và sao chép, giúp giảm thiểu thời gian chết và duy trì độ tin cậy của dịch vụ.

Kubernetes so với các công nghệ liên quan

Trong khi Kubernetes xuất sắc trong việc sắp xếp container, các công nghệ như Docker tập trung vào chính việc chứa container. Docker cung cấp nền tảng để tạo và chạy container, trong khi Kubernetes sắp xếp và quản lý các container này ở quy mô lớn. Để hiểu sâu hơn, hãy khám phá sự khác biệt giữa container và sắp xếp.

Một khái niệm liên quan khác là điện toán không máy chủ , trừu tượng hóa hoàn toàn việc quản lý cơ sở hạ tầng. Không giống như Kubernetes, các nền tảng không máy chủ tự động mở rộng tài nguyên dựa trên các trình kích hoạt theo sự kiện mà không cần sự can thiệp của người dùng. Tìm hiểu thêm về điện toán không máy chủ .

Ứng dụng trong thế giới thực

Kubernetes được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để nâng cao hiệu quả của quy trình làm việc AI và máy học:

• Chăm sóc sức khỏe: Kubernetes cho phép triển khai các mô hình phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như các mô hình được mô tả trong phân tích hình ảnh y tế , bằng cách đảm bảo khả năng mở rộng và độ tin cậy khi xử lý các tập dữ liệu lớn.
• Xe tự hành: Kubernetes hỗ trợ triển khai các ứng dụng có khả năng mở rộng trong quy trình phát triển xe tự hành, chẳng hạn như những ứng dụng được mô tả trong AI dành cho xe tự lái .
• Bán lẻ: Trong bán lẻ, Kubernetes hỗ trợ các mô hình phát hiện đối tượng theo thời gian thực như Ultralytics YOLO để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Bắt đầu với Kubernetes

Đối với những người quan tâm đến việc tận dụng Kubernetes cho các dự án AI, các công cụ như Ultralytics HUB tích hợp tốt với Kubernetes để đào tạo và triển khai mô hình liền mạch. Ngoài ra, các nền tảng như Google Kubernetes Engine (GKE) và Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) giúp đơn giản hóa việc quản lý cụm Kubernetes.

Để tìm hiểu thêm về việc triển khai các mô hình AI ở quy mô lớn, hãy khám phá hướng dẫn về các tùy chọn triển khai mô hình .

Kubernetes trao quyền cho các tổ chức quản lý và mở rộng khối lượng công việc AI một cách hiệu quả, biến nó thành nền tảng của điện toán đám mây hiện đại. Bộ tính năng mạnh mẽ và việc áp dụng rộng rãi đảm bảo nó sẽ vẫn là một công cụ quan trọng cho cộng đồng AI và học máy.