Kubeflow est une plateforme MLOps open source conçue pour simplifier le développement, l’orchestration et le déploiement de workflows de machine learning (ML) sur Kubernetes. Elle s’adresse aux data scientists, ingénieurs ML et équipes DevOps recherchant des pipelines ML évolutifs, reproductibles et portables. Grâce à Kubernetes, Kubeflow permet une gestion efficace des ressources et une intégration fluide avec divers outils et frameworks ML.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Kubeflow ?

Kubeflow Pipelines pour l’orchestration de workflows

Kubeflow Pipelines (KFP) est une solution pour construire et déployer des workflows ML évolutifs et portables à l’aide de conteneurs sur des systèmes basés sur Kubernetes.

• Composants modulaires : éléments réutilisables qui structurent les étapes d’un pipeline.

• Orchestration automatisée : exécution des tâches dans l’ordre défini.

• Évolutivité : s’exécute de manière native sur Kubernetes.

• Gestion des versions : suivi des versions de pipeline et des résultats d’expérimentations.

• Interface utilisateur : tableau de bord visuel pour surveiller les workflows.

Notebooks pour le développement interactif

Kubeflow permet d’exécuter des environnements de développement web tels que Jupyter, VS Code et RStudio directement dans un cluster Kubernetes.

• Environnements personnalisables : compatibles avec plusieurs frameworks ML.

• Gestion des ressources : allocation intelligente via Kubernetes.

• Collaboration : partage facilité entre utilisateurs et équipes.

Katib pour le tuning automatisé d’hyperparamètres

Katib est le composant AutoML de Kubeflow, dédié à l’optimisation d’hyperparamètres, au early stopping et à la recherche de structures neuronales.

• Compatibilité multi-frameworks : supporte TensorFlow, PyTorch, MXNet, etc.

• Algorithmes de recherche : grid search, random search, optimisation bayésienne, entre autres.

• Évolutivité : tuning distribué grâce à Kubernetes.

KServe pour le déploiement de modèles

KServe (anciennement KFServing) permet de déployer et gérer des modèles ML sur Kubernetes avec des ressources personnalisées.

• Support multi-frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.

• Autoscaling : adaptation dynamique du nombre d’instances en fonction du trafic.

• Déploiements progressifs : canary releases et tests A/B intégrés.

Registre de modèles pour la gestion centralisée

Le registre de modèles de Kubeflow centralise le suivi, la version et la documentation des modèles entre équipes data science et MLOps.

• Contrôle de version : gestion de différentes versions avec métadonnées associées.

• Suivi d’expérimentations : historisation centralisée des entraînements et performances.

• Collaboration : améliore la coordination entre développeurs et opérateurs de modèles.

Pourquoi choisir Kubeflow ?

• Intégration native Kubernetes : gestion optimisée des ressources et déploiement distribué.

• Architecture modulaire : chaque composant peut être utilisé séparément ou en combinaison.

• Écosystème open source : communauté active et compatibilité avec de nombreux outils ML.

• Indépendance du cloud : déployable sur tout cluster Kubernetes, sur site ou en cloud.

• Support MLOps complet : couvre tout le cycle de vie ML, du développement à la mise en production.