TL;DR:
Kubeflow специализируется на рабочих процессах машинного обучения на основе Kubernetes с собственной интеграцией. Airflow предлагает универсальное универсальное управление рабочими процессами на разных платформах. MLflow управляет жизненным циклом машинного обучения независимо от платформы. Каждый инструмент предназначен для решения определенных задач в рамках экосистемы машинного обучения.
Недавно мне пришлось много думать об оркестровке, и я быстро понял, что не полностью понимаю различия между этими инструментами. Приведенный ниже текст служит справочным руководством, которое мне хотелось бы иметь, когда я выбирал, какой из этих инструментов использовать.
Kubeflow, Airflow и MLflow отличаются своей направленностью проектирования, целевыми средами и наборами функций, что делает их подходящими для различных задач в экосистеме машинного обучения.
Кубфлоу:
- Фокус: рабочие процессы машинного обучения в Kubernetes.
- Целевая среда: кластеры Kubernetes (или управляемые инструменты Kubeflow, такие как Vertex AI)
Уникальные возможности:
- Встроенная интеграция с ресурсами Kubernetes, такими как развертывания, службы и пользовательские ресурсы.
- Katib для настройки гиперпараметров, которая использует Kubernetes для эффективного проведения параллельных экспериментов.
- Предварительно созданные компоненты и конвейеры для общих задач машинного обучения, таких как предварительная обработка данных, обучение моделей и обслуживание.
- Kubeflow Pipelines для определения, развертывания и управления сквозными рабочими процессами ML с графическим интерфейсом.
Задачи, которые Kubeflow может выполнять, но другие не могут:
- Запуск распределенных учебных заданий TensorFlow или PyTorch в кластерах Kubernetes с использованием возможностей автомасштабирования Kubernetes.
- Управление ресурсами графического процессора для обучения модели с помощью планирования графического процессора Kubernetes.
Воздушный поток:
- Фокус: общее управление рабочими процессами в разных системах и платформах.
- Целевая среда: различные платформы, включая облачные и локальные системы.
Уникальные возможности:
- Направленные ациклические графы (DAG) для определения сложных рабочих процессов с зависимостями задач.
- Обширная библиотека готовых операторов для различных задач, таких как операции с базами данных, манипуляции с файлами и облачные сервисы.
- Создание динамического конвейера для гибких и адаптивных рабочих процессов.
- Богатые функции мониторинга и отладки, включая веб-панель управления, ведение журналов и оповещения.
Задачи, которые Airflow может выполнять, но не могут другие:
- Организация рабочих процессов, не связанных с машинным обучением, таких как хранение данных, ETL и аналитика.
- Координация задач на разных платформах, таких как Spark в кластере Hadoop и хранилище данных в Amazon S3.
Млфлоу:
- Фокус: управление всем жизненным циклом машинного обучения.
- Целевая среда:не зависит от платформы; поддерживает различные среды, такие как локальные компьютеры, облачные платформы и локальные серверы.
Уникальные возможности:
- Отслеживание экспериментов по параметрам регистрации, метрикам и артефактам.
- Воспроизводимая упаковка кода, зависимостей и конфигураций для согласованного обучения и развертывания модели.
- Реестр моделей для управления версиями, аннотирования и развертывания моделей.
- Поддержка нескольких платформ машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
Задачи, которые MLflow может выполнять, но не могут другие:
- Централизованное отслеживание экспериментов на разных платформах и средах.
- Упаковка модели, обученной локально в среде conda, и ее развертывание в облачной службе, такой как Amazon SageMaker.
Таким образом, Kubeflow лучше всего подходит для рабочих процессов машинного обучения на основе Kubernetes с упором на масштабируемость и отказоустойчивость. Airflow отлично справляется с управлением универсальными рабочими процессами на разных платформах, особенно для задач, не связанных с машинным обучением. MLflow — идеальный выбор для управления всем жизненным циклом машинного обучения независимо от платформы, что упрощает совместную работу и воспроизводимость.
