Kubeflow を使用して PHP 開発で深層学習モデルをトレーニングおよび管理する方法

コンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識などの分野でのディープ ラーニングの応用により、ますます多くの開発者がそれを独自のアプリケーションに統合しています。ただし、ディープラーニングのトレーニングと管理には多くのリソースと時間が必要であり、開発者にとっては大きな課題です。幸いなことに、Kubeflow は、Kubernetes 上で深層学習モデルを実行および管理できるオープンソースの機械学習ワークフロー フレームワークです。

この記事では、Kubeflow を使用して PHP アプリケーションでディープ ラーニング モデルをトレーニングおよび管理する方法を紹介します。

Kubeflow とは何ですか?

Kubeflow は、Google によって開発されたオープンソースの機械学習ワークフロー フレームワークであり、基盤となるインフラストラクチャとして Kubernetes を使用します。深層学習モデルのトレーニング、デバッグ、デプロイ、管理を含む、自動化された深層学習ツールとプロセスを提供します。 Kubeflow は、高負荷の深層学習ワークロードに対処するためにリソースを適応的にスケールすることもできます。

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するためのオープンソース プラットフォームです。コンテナーとコンテナー上で実行されるアプリケーションを管理するためのスケーラブルな方法を提供し、リソースとプロセスを管理するツールを提供します。

Kubeflow は、Kubernetes の自動化機能とコンテナー テクノロジーを使用し、深層学習ワークフロー用の高レベルの抽象化レイヤーを構築します。 Kubeflow は、Kubernetes をサポートする任意のクラウド プラットフォームまたはプライベート データ センター上で実行できます。

PHP アプリケーションで Kubeflow を使用するにはどうすればよいですか?

Kubeflow を使用して PHP アプリケーションでディープ ラーニング モデルをトレーニングおよび管理するには、Kubernetes を通じてクラスターを自動的にデプロイおよび管理する必要があります。

PHP アプリケーションで Kubeflow を使用するための高レベルのプロセスを次に示します。

1. Kubernetes クラスターの準備

Kubeflow の使用を開始する前に、クラスターの実行中の Kubernetes クラスターを準備する必要があります。 Kubernetes は、パブリック クラウド プラットフォーム、プライベート データ センター、またはローカル コンピューター上で実行できます。好みのプラットフォームを選択し、プラットフォームが提供するガイドラインに従ってクラスターを準備できます。

2. Kubeflow のインストール

Kubernetes クラスターに Kubeflow をインストールするのは非常に簡単です。まず、kubectl コマンド ライン ツールをインストールし、次のコマンドを使用してインストールする必要があります。

kubectl apply -n kubeflow -f https://github.com/kubeflow/kubeflow/releases/download/v1.1.0/kubeflow-1.1.0.yaml

このコマンドは、Kubeflow のコア コンポーネントと依存関係を kubeflow 名前空間にインストールします。

3. ディープ ラーニング ワークフローの作成

Kubeflow は、開発者がディープ ラーニング モデルのトレーニング ワークフローを作成および管理できるように、「パイプライン」と呼ばれるグラフィカル ワークフロー エディターを提供します。

Pipeline を使用するには、Kubeflow で新しい名前空間を作成し、次のコマンドを使用して Pipeline コンポーネントをインストールする必要があります:

kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/cluster-scoped-resources?ref=v1.1.0
kubectl apply -k github.com/kubeflow/pipelines/manifests/kustomize/env/dev?ref=v1.1.0

その後、Kubeflow の Web コンソールで Pipeline を起動して使用できます。深層学習ワークフローの作成、実行、管理に使用されます。

4. モデルのトレーニングとデプロイ

Kubeflow での深層学習モデルの作成とトレーニングは非常に簡単です。 Kubeflow は、Tensorflow、Keras、PyTorch など、多くの一般的な深層学習フレームワークとツールを提供します。開発者はこれらのツールを使用してモデルを構築およびトレーニングし、これらのモデルを Kubeflow にデプロイおよび管理できます。

モデルをデプロイするには、Kubeflow の「Serving」コンポーネントを使用する必要があります。このコンポーネントは、複数のモデル バージョンをホストおよび拡張し、必要に応じて自動的にスケーリングできます。 Serving は、開発者がモデルにアクセスするために使用できるシンプルな REST API も提供します。

5. 監視とデバッグ

Kubeflow では、さまざまな監視ツールを使用して、潜在的な問題を検出して解決できます。たとえば、Prometheus は広く使用されているオープンソース監視ソリューションであり、開発者がクラスター内のさまざまな指標やリソースの使用状況をリアルタイムで監視するのに役立ちます。

Grafana も、クラスター内のさまざまなメトリックの分布と傾向を視覚化するために使用できる、もう 1 つの人気のある視覚化ツールです。

概要

この記事では、PHP アプリケーションで Kubeflow を使用して深層学習モデルをトレーニングおよび管理する方法を紹介しました。 Kubeflow は、開発者がディープ ラーニング モデルを簡単にデプロイ、トレーニング、管理できるようにする自動化されたディープ ラーニング ツールとプロセスを提供します。深層学習モデルの開発と管理の課題に対処するための信頼性が高く効率的な方法を探している場合、Kubeflow は間違いなく非常に良い選択です。

以上がKubeflow を使用して PHP 開発で深層学習モデルをトレーニングおよび管理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。