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Canonical、MLOpsプラットフォーム「Charmed Kubeflow 1.4」をリリース

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2022/01/28 09:00

 英Canonicalは、MLOpsプラットフォームの最新版である「Charmed Kubeflow 1.4」を、1月25日(現地時間)にリリースした。

 「Charmed Kubeflow 1.4」では、トレーニングオペレータの統合など、従来リリースと比較して使い勝手を大幅に向上している。

 新たなトレーニングオペレータは、AI/機械学習フレームワークとして一般的な、TensorFlow、MXNet、XGBoost、PyTorchをサポートしており、ソリューションが大幅に簡素化されるとともに、拡張性が向上した。また、Kubernetesクラスタにて消費されるリソースが少なくなっている。

 さらに、AI/機械学習モデルのライフサイクル管理のためのオープンソースプラットフォームであり、実験、再現性、デプロイのための機能を備えたMLFlowが統合されており、MLFlowメトリックとMLFlowモデルレジストリを使用した、自動モデルライフサイクル管理が可能になった。

 MLFlowの統合によって、データサイエンティストとデータエンジニアはモデルドリフトの自動検出を構築して、Kubeflowモデル再トレーニングパイプラインをトリガできる。またKubernetesクラスタでは、MLFlowを有効にするとともに、Juju統合オペレータフレームワークを使用することによって、Charmed Kubeflowのデプロイが容易になる。

 ほかにも、「Charmed Kubeflow 1.4」ではKubeflowノートブック、パイプライン、実験といった、すべてのKubeflowコンポーネントのマルチユーザーデプロイメントシナリオをサポートしているので、Charmed Kubeflowの使用が簡単になるとともにガバナンスが改善され、シャドーIT環境の発生が減少すると同時に、組織のデータ漏洩防止にも役立つ。

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