Canonical, le distributeur Ubuntu, a publié la version 1.7 de sa plateforme Charmed Kubeflow MLOps. La nouvelle version permet aux entreprises d’exploiter des modèles d’apprentissage automatique sur Kubernetes en tant qu’applications sans serveur pilotées par des événements grâce à l’intégration de Knative. De plus, la nouvelle version offre une définition de ressource personnalisée (CRD) pour l’inférence et le déploiement de modèles avec KServe. La refonte de l’interface utilisateur de Katib devrait également faciliter le réglage des hyperparamètres dans Charmed Kubeflow pour les data scientists.
L’objectif de Charmed Kubeflow est d’automatiser les flux de travail pour la formation, le réglage et le déploiement de modèles ML. Il étend ses capacités sans serveur avec l’intégration de Knative, qui vise à soulager les développeurs et les scientifiques des données des tâches d’infrastructure de routine. Cette automatisation leur permet de travailler avec un framework ML préféré et de bénéficier de la mise à l’échelle automatique des processus ML dans des conteneurs sans serveur.
Pour optimiser plus efficacement les modèles ML, Canonical a équipé le composant AutoML Katib d’une nouvelle interface utilisateur. Cela donne aux scientifiques des données un accès plus direct aux journaux, facilite le réglage des hyperparamètres et fournit un accès direct aux métriques de test dans la base de données avec une API Tune.
Charmed Kubeflow 1.7 est désormais connecté pour la première fois à la plateforme open source PaddlePaddle. Il permet la formation en ligne de grands réseaux de neurones profonds à partir de sources de données distribuées avec des milliards de fonctions et des billions de paramètres. Il existe également divers tableaux de bord qui fournissent une observabilité complète, y compris l’infrastructure. La nouvelle version a ajouté Nvidia Triton comme un autre cadre pour le service de modèle et a réussi la certification pour Nvidia DGX.
Pour un aperçu complet de toutes les nouvelles fonctionnalités et améliorations de Charmed Kubeflow 1.7, consultez le billet de blog Ubuntu.
