Mengapa AI/ML adalah Salah Satu Kasus Penggunaan Kubernetes yang Paling Menarik

Pada tahun 2023, kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) banyak ditemukan ketika anda menjelajahi media sosial atau melaui tontonan berita. Dengan meluasnya pengetahuan tentang AI generatif, tahun lalu menjadi tahun penting dalam pengembangan dan adopsi solusi AI/ML. Sebuah laporan dari McKinsey menunjukkan bahwa adopsi AI telah melonjak hingga 72% pada tahun 2023 saja, mematahkan tren 6 tahun yang berkisar di angka 60%. Semakin banyak organisasi yang mengadopsi AI/ML untuk penggunaan bisnis dan melaporkan penurunan biaya dan peningkatan pendapatan, yang menciptakan kasus untuk salah satu kasus penggunaan Kubernetes yang paling menarik dalam beberapa tahun terakhir.

Meskipun AI/ML menawarkan banyak manfaat, pengembangan, penyempurnaan, dan penggunaan teknologi ini membutuhkan sumber daya yang sangat besar. International Data Corporation (IDC) memperkirakan bahwa pada tahun 2025, 40% dari pengeluaran IT perusahaan akan dialokasikan untuk upaya terkait AI . Gartner memperkirakan bahwa pengeluaran global untuk proyek terkait AI akan mencapai $297 miliar pada tahun 2027 - antusiasme terhadap AI/ML tidak menunjukkan tanda-tanda melambat, begitu pula sumber daya yang dialokasikan untuk menciptakan solusi AI.

Di luar biaya R&D yang sangat besar, operasi AI/ML minimal memerlukan sumber daya berikut agar dapat beroperasi:

• Prosesor: unit pemrosesan pusat (CPU), unit pemrosesan grafis (GPU), unit pemrosesan tensor (TPU) dan array gerbang terprogram lapangan (FPGA) adalah standar industri
• Memori dan Penyimpanan: penyimpanan cloud, penyimpanan objek, penyimpanan disk, dan jaringan area penyimpanan (SAN) semuanya merupakan pilihan yang bagus dan menawarkan manfaat yang berbeda
• Infrastruktur dan Sistem Operasi: VM Linux adalah pilihan yang tepat
• Jaringan: Memungkinkan pengelompokan sistem

Baik anda berada dalam fase pelatihan atau operasi, sumber daya ini merupakan jumlah minimum untuk banyak proyek AI/ML. Seiring dengan meningkatnya skala proyek, sumber daya ini harus bertambah untuk mendukung konsumsi dan beban kerja yang terus bertambah, sehingga meningkatkan biaya secara signifikan. Pengembangan dan pengoperasian beban kerja AI/ML tidak hanya sangat intensif sumber daya, tetapi juga sangat menyita waktu, meskipun menghemat waktu bagi pengguna.

Jika operasi AI/ML tersendat, Kubernetes mampu mengatasinya. Kubernetes, salah satu layanan orkestrasi kontainer sumber terbuka terkemuka, memiliki banyak sekali utilitas dalam mendukung AI/ML; OpenAI bahkan telah menggunakan teknologi tersebut untuk mendukung proyek mereka . AI/ML sebagai kasus penggunaan Kubernetes menyajikan beberapa poin terbesar untuk adopsi Kubernetes dan teknologi kontainer karena beban kerja AI/ML menjadi optimal dan hemat sumber daya sebagai hasilnya. 

Artirtificial Intelligence Kubernetes dan Machine Learning Kubernetes

Kubernetes mengoptimalkan beban kerja AI/ML melalui penggunaan kontainer. Kontainer mengemas semua komponen pengembangan AI/ML yang diperlukan ke dalam aset yang ringan dan portabel, sehingga memungkinkan kapabilitas dan fleksibilitas yang terisolasi dalam beban kerja AI yang sering kali kikuk. Kubernetes mengatur kontainer ini, mengotomatiskan banyak proses penskalaan, penerapan, dan pemantauan yang biasanya harus ditangani secara manual oleh tim.

Berikut adalah beberapa cara Kubernetes dapat merevolusi pendekatan kita terhadap jalur AI/ML:

Skala Otomatis

Biasanya, proses pelatihan AI/ML akan mengikuti perjalanan pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pemilihan model, pelatihan, dan kemudian evaluasi. Proses ini seringkali memakan waktu lama (memakan waktu sekitar beberapa jam hingga beberapa hari) dan menghabiskan banyak daya pemrosesan dan penyimpanan data. Dalam kebanyakan kasus, perusahaan yang melatih beberapa model tidak memiliki perangkat dan sumber daya yang cukup untuk melatih semua model sekaligus.

Dengan memanfaatkan penyeimbang beban Kubernetes selama pelatihan, ilmuwan data dapat menskalakan beban kerja ML di berbagai perangkat dan melatihnya secara paralel satu sama lain. Hal ini juga memungkinkan waktu eksperimen yang lebih cepat: seorang peneliti di OpenAI dapat menjalankan eksperimen mereka dalam hitungan hari dengan menskalakan eksperimen mereka di ratusan GPU - suatu prestasi yang biasanya memerlukan waktu beberapa bulan. Faktanya, penskalaan otomatis dengan Kubernetes memungkinkan hasil dan inovasi yang lebih cepat, sehingga tim DevOps dapat bergerak dari A ke Z lebih cepat dari sebelumnya. 

Alat orkestrasi kontainer juga meningkatkan dan menurunkan skala sumber daya untuk mengoptimalkan konsumsi, memastikan bahwa semua sumber daya dialokasikan secara adil selama pelatihan tanpa perlu campur tangan. Sentimen ini juga meluas ke penerapan solusi AI, yang memungkinkan konsumsi sumber daya disesuaikan berdasarkan data waktu nyata dan memastikan penggunaan sumber daya yang dioptimalkan dan waktu aktif solusi yang tinggi.

Manajemen dan Penjadwalan

Dalam bentuknya yang paling murni, Kubernetes adalah alat yang dirancang untuk pengelolaan dan penskalaan aplikasi yang dikontainerisasi dan kluster Kubernetes. Terkait beban kerja AI/ML, ide ini masih berlaku.

Kubernetes adalah alat yang hebat untuk mengelola beban kerja kluster, terutama dalam ranah AI. Dalam orkestrasi kontainer, pengguna tidak hanya menikmati penskalaan otomatis yang disebutkan di atas, tetapi juga berbagai fitur seperti pemantauan kesehatan, penghapus dan pembuat kontainer dan pod, serta status penerapan dan kinerja. Infrastruktur AI sangatlah kompleks - Kubernetes membantu dalam memelihara infrastruktur ini sekaligus menyediakan kapabilitas jaringan, penyimpanan, dan keamanan untuk memberikan layanan terbaik bagi solusi AI Anda.

Salah satu fitur Kubernetes terkuat, penjadwal Kubernetes memantau pod yang baru dibuat dan menugaskannya ke node yang paling cocok untuk menampung pod tersebut. Beban kerja, dalam hal ini pod, dijadwalkan ke node dengan sumber daya yang dialokasikan berdasarkan ketersediaan node, kapasitas, dan persyaratan pod lainnya. Seperti halnya OpenAI, penjadwal digunakan untuk mengonsumsi sumber daya secara efisien, mengoordinasikan kontainer dalam jumlah besar, dan meningkatkan kinerja, sekaligus menekan biaya yang dihasilkan oleh node yang tidak aktif.

Portabilitas dan Reproduktifitas

Dalam alur kerja Kubernetes, tahapan alur kerja AI/ML dibagi menjadi beberapa kontainer terpisah. Hal ini memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk mendeklarasikan manifes Kubernetes yang mewakili status yang diinginkan untuk aplikasi mereka, dengan manifes ini dapat direproduksi di berbagai lingkungan dan alur kerja. Daripada mengkhawatirkan konfigurasi dan mendeklarasikan status dalam setiap tahap pengembangan, pengembang dapat menikmati lingkungan yang dapat direproduksi.

Di luar reproduktifitas, lingkungan yang dapat diulang yang dimungkinkan oleh Kubernetes ini juga meningkatkan portabilitas solusi. Melalui lingkungan yang tidak bergantung pada platform yang dibuat oleh manifes Kubernetes, pengguna dapat mengembangkan satu model ML yang kompatibel dengan berbagai lingkungan, cloud, dll. Model ini akan dapat dioperasikan baik saat Anda bekerja dengan cloud publik maupun cloud privat, tanpa harus bergantung pada vendor. 

Toleransi kesalahan

Memasangkan beban kerja AI/ML dengan Kubernetes memberikan tingkat toleransi kesalahan yang lebih tinggi karena berbagai alasan:

• Mengisolasi berbagai tahap proses pengembangan AI ke dalam kontainer menghilangkan satu titik kegagalan, menciptakan peluang untuk cadangan jika terjadi kesalahan
• Pemeriksaan pemantauan kesehatan untuk anomali dalam kinerja aplikasi yang dikontainerisasi dan menarik kluster yang tidak berkinerja
• Cluster Kubernetes memiliki kemampuan penyembuhan mandiri: mampu melepaskan diri dari alur kerja dan memperbaiki diri sendiri, diganti sementara waktu untuk memastikan waktu aktif

Meningkatkan Large Language Model (LLM)

Salah satu bentuk program AI yang paling canggih adalah model bahasa besar (LLM). Dikenal karena kemampuan mengidentifikasi dan menghasilkan teks, di antara kemampuan lainnya, LLM telah mengalami peningkatan popularitas yang sangat pesat selama beberapa tahun terakhir. Nama-nama seperti GPT, Gemini, dan Llama 3 telah menjadi nama yang dikenal luas di bidang AI.

Untuk meningkatkan kinerja dan kemanjuran LLM mereka, banyak perusahaan memasukkan model mereka melalui jalur perolehan Augmented Generation (RAG). Jalur ini melibatkan penyuntikan data kustom Anda sendiri ke dalam LLM, menyediakannya sebagai konteks untuk respons model di masa mendatang.

Kubernetes menyediakan banyak sekali utilitas dalam alur kerja RAG. Bagi banyak orang, penggunaan Kubernetes dalam konteks alur kerja ini dimulai dalam tahap pengujian. Kubernetes memungkinkan pengguna untuk membuat kluster ringan dari alur kerja mereka yang dapat diuji di lingkungan. 

Salah satu peran terbesar yang dapat dimainkan Kubernetes dalam alur RAG adalah distribusi lalu lintas. Untuk mendistribusikan lalu lintas jaringan ke pod secara efisien, alur RAG dapat mengintegrasikan Kubernetes dan memanfaatkan penyeimbang bebannya. Hasilnya adalah waktu aktif yang lebih baik selama proses data waktu nyata - yang digabungkan dengan penjadwal pekerjaan batch Kubernetes memungkinkan pod untuk menjalankan tugas pada potensi maksimalnya.

Merevolusi Alur Kerja AI Kubernetes dengan Lyrid

Kubernetes adalah alat yang hebat untuk mengelola banyak kontainer dan memobilisasi mereka dengan efisien. Dalam hal alur kerja AI/ML, memiliki alat orkestrasi yang menggabungkan skala, fleksibilitas, portabilitas, dan keamanan dalam satu paket sangat penting untuk mendapatkan kembali waktu dan sumber daya yang digunakan dalam proses AI tradisional. Kubernetes juga menyediakan otomatisasi di semua tahap siklus hidup AI - mulai dari pelatihan, pengembangan, pengujian, dan penerapan, tim pengembangan dapat merasa tenang dengan Kubernetes.

Meskipun Kubernetes menawarkan banyak manfaat bagi pengguna, ada kurva pembelajaran untuk alat tersebut. Mulai dari migrasi ke arsitektur layanan mikro hingga memulai, banyak pengguna baru menemukan diri mereka mengalami masalah dengan Kubernetes. Kubernetes seharusnya mengoptimalkan penerapan aplikasi dan mendapatkan hasil terbaik dari kontainer Anda, bukan menciptakan masalah baru bagi Anda. 

Terapkan aplikasi dengan percaya diri dengan Lyrid Managed Kubernetes ! Solusi Kubernetes kami menampung semua bagian terbaik Kubernetes, tanpa pusing. Akses penskalaan otomatis, pemulihan mandiri, penyederhanaan penerapan, penyediaan kluster, dan masih banyak lagi - semuanya dalam mesin Kubernetes terkelola yang mudah digunakan dan dikelola sepenuhnya. Ditujukan untuk mendapatkan kembali waktu pengembangan dan menghemat sumber daya, solusi Kubernetes Terkelola kami sangat cocok untuk tim kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang ingin membuat alur kerja dan jadwal proyek mereka lebih efisien.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Lyrid Managed Kubernetes, jadwalkan diskusi dengan product specialist kami!

‍