Ao executar treinamento e inferência de modelos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes, o dimensionamento dinâmico para cima e para baixo se torna um elemento crítico. Além de exigir armazenamento de alta largura de banda e rede para ingerir dados, o treinamento do modelo de IA também precisa de computação substancial (e cara), principalmente de GPUs ou outros processadores especializados. Mesmo ao aproveitar modelos pré-treinados, tarefas como fornecimento e ajuste fino de modelos na produção ainda exigem mais computação do que a maioria das cargas de trabalho corporativas.
O Kubernetes nativo da nuvem foi projetado para escalabilidade rápida – para cima e para baixo. Ele também foi projetado para oferecer mais agilidade e uso de recursos com melhor custo-benefício para cargas de trabalho dinâmicas em ambientes híbridos e multi-nuvem.
Neste blog, abordamos as três maneiras mais comuns de dimensionar cargas de trabalho de IA/ML no Kubernetes para que você possa obter desempenho ideal, economia de custos e adaptabilidade para dimensionamento dinâmico em ambientes diversos.
As três maneiras comuns pelas quais o Kubernetes dimensiona uma carga de trabalho são com o Horizontal Pod Autoscaler (HPA), o Vertical Pod Autoscaler (VPA) e o Cluster Autoscaler.
Aqui está uma análise desses três métodos:
Cada modalidade tem seus benefícios para treinamento e inferência de modelos, que você pode explorar nos casos de uso abaixo.
Em muitos casos, as cargas de trabalho de treinamento e inferência de modelos de IA distribuída podem ser dimensionadas horizontalmente (ou seja, adicionando mais pods para acelerar o processo de treinamento ou o tratamento de solicitações). Isso permite que as cargas de trabalho se beneficiem do HPA, que pode dimensionar o número de pods com base em métricas como uso de CPU e memória, ou até mesmo métricas personalizadas e externas relevantes para a carga de trabalho. Em cenários onde a carga de trabalho varia ao longo do tempo, o HPA pode ajustar dinamicamente o número de pods para garantir a utilização ideal dos recursos.
Outro aspecto do dimensionamento horizontal de cargas de trabalho de IA no Kubernetes é o balanceamento de carga. Para garantir o desempenho ideal e o processamento oportuno das solicitações, as solicitações recebidas precisam ser distribuídas entre várias instâncias ou pods. É por isso que uma das ferramentas ideais que podem ser usadas em conjunto com o HPA é um controlador Ingress .
As tarefas de treinamento de modelos de IA geralmente exigem muitos recursos, exigindo recursos significativos de CPU, GPU e memória. O VPA pode ajustar essas alocações de recursos dinamicamente. Isso ajuda a garantir que cada pod tenha recursos suficientes para lidar com eficiência com a carga de trabalho de treinamento e que todos os pods atribuídos tenham capacidade de computação suficiente para executar cálculos. Além disso, os requisitos de memória podem variar significativamente durante o treinamento de modelos grandes. O VPA pode ajudar a evitar erros de falta de memória aumentando a alocação de memória conforme necessário.
Embora seja tecnicamente possível usar HPA e VPA juntos, isso requer uma configuração cuidadosa para evitar conflitos, pois eles podem tentar dimensionar a mesma carga de trabalho de maneiras diferentes (por exemplo, horizontalmente versus verticalmente). É essencial definir claramente os limites de cada autoescalador, garantindo que eles se complementem em vez de entrarem em conflito. Uma abordagem emergente é usar ambos com escopos diferentes – por exemplo, HPA para dimensionamento em vários pods com base na carga de trabalho e VPA para ajustar a alocação de recursos de cada pod dentro dos limites definidos pelo HPA.
O Cluster Autoscaler pode ajudar a ajustar dinamicamente o conjunto geral de recursos de infraestrutura de computação, armazenamento e rede disponíveis em todo o cluster para atender às demandas de cargas de trabalho de IA/ML. Ao ajustar o número de nós em um cluster com base nas demandas atuais, uma organização pode balancear a carga no nível macro. Isso é necessário para garantir o desempenho ideal, pois as cargas de trabalho de IA/ML podem exigir recursos computacionais significativos de forma imprevisível.
Em resumo, estas são as três maneiras pelas quais o dimensionamento automático do Kubernetes funciona e beneficia as cargas de trabalho de IA:
HPA, VPA e Cluster Autoscaler complementam-se no gerenciamento de cargas de trabalho de IA/ML no Kubernetes. O Cluster Autoscaler garante que haja nós suficientes para atender às demandas de carga de trabalho, o HPA distribui cargas de trabalho de forma eficiente entre vários pods e o VPA otimiza a alocação de recursos desses pods. Juntos, eles fornecem uma solução abrangente de dimensionamento e gerenciamento de recursos para aplicativos de IA/ML em ambientes Kubernetes.
Visite nossa página Potencialize e proteja sua jornada de IA para saber mais sobre como a F5 e a NGINX podem ajudar a entregar, proteger e otimizar suas cargas de trabalho de IA/ML.
"Esta postagem do blog pode fazer referência a produtos que não estão mais disponíveis e/ou não têm mais suporte. Para obter as informações mais atualizadas sobre os produtos e soluções F5 NGINX disponíveis, explore nossa família de produtos NGINX . O NGINX agora faz parte do F5. Todos os links anteriores do NGINX.com redirecionarão para conteúdo semelhante do NGINX no F5.com."