はじめに

このトピックでは、Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) 内で AI エコシステムの主要コンポーネントをデプロイおよび構成するための概要について説明します。インフラストラクチャのセットアップ、モデル管理、ストレージ統合など、AI/ML ワークフローを効率化するのに不可欠なツールとサービスのインストールについて説明します。スケーラブルで効率的な AI タスク実行のために Kubernetes 環境を最適化する関連環境を準備します。

クラウドネイティブ AI スイートのデプロイ

ACK は、深層学習フレームワーク、データストレージソリューション、モデル管理ツールなど、さまざまな AI およびビッグデータコンポーネントを統合するクラウドネイティブ AI スイートのデプロイガイドを提供しています。この統合プラットフォームにより、AI タスク環境の管理と最適化が可能になります。コンポーネントのインストール、構成、使用方法など、ACK クラスタにクラウドネイティブ AI スイートをデプロイする方法の詳細については、「クラウドネイティブ AI スイートをデプロイする」をご参照ください。

Arena クライアントのインストール

Arena は、Alibaba Cloud によって開発されたコンテナー化された機械学習ツールであり、Kubernetes での機械学習タスクのデプロイと実行を簡素化するために設計されています。環境構成、コンポーネントのデプロイ、トレーニングジョブと推論ジョブの送信など、インストール方法の詳細については、「Arena クライアントを構成する」をご参照ください。

MLflow モデルレジストリの構成

MLflow は、モデル管理と実験追跡のためのオープンソースプラットフォームであり、Kubernetes での機械学習モデルのデプロイと管理をサポートしています。モデルのライフサイクル全体を管理できるため、トレーサビリティと再利用性が向上します。コンポーネントのインストール、構成、モデルのアップロードと管理プロセスなど、ACK クラスタに MLflow モデルレジストリをセットアップする方法の詳細については、「MLflow モデルレジストリを構成する」をご参照ください。

外部ストレージの構成

外部ストレージを構成することにより、永続データストレージと効率的な管理を実現し、AI トレーニングタスクと推論タスクのための信頼性の高いデータアクセスを確保できます。Object Storage Service (OSS) や NAS ファイルシステムなどの Alibaba Cloud サービス、またはその他のサードパーティ製ストレージシステムを使用してデータストレージニーズに対応する、ACK クラスタでの外部ストレージの構成のガイダンスについては、「外部ストレージを構成する」をご参照ください。

まとめ

これらの機能により、ユーザーは Kubernetes 環境で AI タスクを効率的に管理およびデプロイできるようになり、開発と運用の両方の生産性が向上します。