{"id":39276,"date":"2019-10-31T22:29:10","date_gmt":"2019-10-31T19:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift\/"},"modified":"2019-10-31T22:29:10","modified_gmt":"2019-10-31T19:29:10","slug":"proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","title":{"rendered":"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>El futuro ha llegado, las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico ya son utilizadas con \u00e9xito por tus tiendas favoritas, empresas de transporte e incluso granjas que cr\u00edan pavos. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/ac77ba2d00012d4f3bee803c9c26bc9f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nY si algo existe, significa que ya hay algo en Internet sobre ello... \u00a1un proyecto abierto! Mira c\u00f3mo Open Data Hub ayuda a escalar nuevas tecnolog\u00edas y a evitar dificultades en su implementaci\u00f3n.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nA pesar de todos los beneficios de la inteligencia artificial (artificial Intelligence, AI) y el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning, ML), las organizaciones a menudo enfrentan dificultades para escalar estas tecnolog\u00edas. Los problemas principales suelen ser los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Intercambio de informaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n<\/b> \u2013 intercambiar informaci\u00f3n sin esfuerzo adicional y colaborar en ciclos r\u00e1pidos de iteraci\u00f3n es pr\u00e1cticamente imposible.<\/li>\n<li><b>Acceso a datos<\/b> \u2013 para cada tarea, es necesario construirlo de nuevo y manualmente, lo que lleva mucho tiempo.<\/li>\n<li><b>Acceso on-demand<\/b> \u2013 no hay posibilidad de obtener acceso on-demand a las herramientas y plataformas de aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed como a la infraestructura computacional.<\/li>\n<li><b>Producci\u00f3n<\/b> \u2013 los modelos permanecen en la etapa de prototipo y no se llevan a producci\u00f3n.<\/li>\n<li><b>Seguimiento y explicaci\u00f3n de los resultados del AI<\/b> \u2013 la reproductibilidad, seguimiento y explicaci\u00f3n de los resultados de AI\/ML son problem\u00e1ticos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSi no se abordan, estos problemas afectan negativamente la velocidad, eficiencia y productividad de los valiosos especialistas en procesamiento y an\u00e1lisis de datos. Esto conduce a su frustraci\u00f3n, decepci\u00f3n en el trabajo, y en \u00faltima instancia, las expectativas del negocio con respecto a AI\/ML se desvanecen.<\/p>\n<p>La responsabilidad de solucionar estos problemas recae en los especialistas de TI, que deben proporcionar a los analistas de datos \u2013 correctamente, algo as\u00ed como una nube. En t\u00e9rminos m\u00e1s amplios, se necesita una plataforma que brinde libertad de elecci\u00f3n y tenga un acceso conveniente y sencillo. A la vez, debe ser r\u00e1pida, f\u00e1cilmente reconfigurable, escalable seg\u00fan demanda y resistente a fallos. Construir tal plataforma sobre tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto ayuda a evitar la dependencia del proveedor y a mantener una ventaja estrat\u00e9gica a largo plazo en t\u00e9rminos de control de costos.<\/p>\n<p>Hace varios a\u00f1os, algo similar ocurri\u00f3 en el desarrollo de aplicaciones y condujo a la aparici\u00f3n de microservicios, entornos h\u00edbridos de nube, automatizaci\u00f3n de TI y procesos \u00e1giles. Para hacer frente a todo esto, los especialistas en TI comenzaron a utilizar contenedores, Kubernetes y nubes h\u00edbridas abiertas.<\/p>\n<p>Ahora, esta experiencia se aplica para responder a los desaf\u00edos de la IA. Por lo tanto, los especialistas en TI est\u00e1n creando plataformas basadas en contenedores que permiten desarrollar servicios de AI\/ML dentro de procesos \u00e1giles, aceleran la innovaci\u00f3n y se construyen con visi\u00f3n hacia la nube h\u00edbrida.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/a899093183092edd8b2902f47b0495a8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Comenzaremos a construir tal plataforma con Red Hat OpenShift, nuestra plataforma de contenedores Kubernetes para nubes h\u00edbridas, que tiene un ecosistema de soluciones ML de software y hardware de r\u00e1pido crecimiento (NVIDIA, H2O.ai, Starburst, PerceptiLabs, etc.). Algunos de los clientes de Red Hat, como BMW Group, ExxonMobil y otros, ya han implementado cadenas de herramientas ML en contenedores y procesos DevOps basados en esta plataforma y su ecosistema para llevar sus arquitecturas ML a un modo de producci\u00f3n industrial y acelerar el trabajo de los analistas de datos.<\/p>\n<p>Otra raz\u00f3n por la que lanzamos el proyecto Open Data Hub es demostrar un ejemplo de arquitectura basada en m\u00faltiples proyectos de c\u00f3digo abierto y mostrar c\u00f3mo realizar todo el ciclo de vida de una soluci\u00f3n ML en la plataforma OpenShift.<\/p>\n<h3>Proyecto Open Data Hub<\/h3>\n<p>\nEs un proyecto de c\u00f3digo abierto que se desarrolla dentro de la comunidad de desarrollo correspondiente y realiza el ciclo completo de operaciones, desde la carga y transformaci\u00f3n de datos iniciales hasta la formaci\u00f3n, entrenamiento y mantenimiento de modelos, al abordar problemas de AI\/ML utilizando contenedores y Kubernetes en la plataforma OpenShift. Este proyecto se puede considerar como una implementaci\u00f3n de referencia, un ejemplo de c\u00f3mo construir una soluci\u00f3n abierta del tipo \u2018AI\/ML como servicio\u2019 basada en OpenShift y herramientas de c\u00f3digo abierto, como Tensorflow, JupyterHub, Spark y otras. Es importante destacar que Red Hat utiliza este proyecto para ofrecer sus servicios de AI\/ML. Adem\u00e1s, OpenShift se integra con soluciones clave de software y hardware de ML de proveedores como NVIDIA, Seldon, Starburst y otros, lo que facilita la construcci\u00f3n y el lanzamiento de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico propios.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/85a4266250e1afca62bdc9406422510c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>El proyecto Open Data Hub est\u00e1 orientado a las siguientes categor\u00edas de usuarios y escenarios de uso:<\/p>\n<ul>\n<li>Analista de datos que necesita una soluci\u00f3n para la implementaci\u00f3n de proyectos de ML organizada en la nube con funciones de autoservicio.<\/li>\n<li>Analista de datos que necesita la m\u00e1xima variedad de herramientas y plataformas AI\/ML de c\u00f3digo abierto m\u00e1s recientes.<\/li>\n<li>Analista de datos que necesita acceso a fuentes de datos al entrenar modelos.<\/li>\n<li>Analista de datos que necesita acceso a recursos computacionales (CPU, GPU, memoria).<\/li>\n<li>Analista de datos que requiere la posibilidad de colaborar y compartir resultados con colegas, recibir retroalimentaci\u00f3n e introducir mejoras mediante iteraciones r\u00e1pidas.<\/li>\n<li>Analista de datos que quiere interactuar con desarrolladores (y equipos de devops) para que sus modelos de ML y resultados se implementen en producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Ingeniero de datos que necesita proporcionar a los analistas de datos acceso a diversas fuentes de datos cumpliendo con normativas y requisitos de seguridad.<\/li>\n<li>Administrador\/operador de sistemas IT que necesita poder controlar sin esfuerzo el ciclo de vida (instalaci\u00f3n, configuraci\u00f3n, actualizaci\u00f3n) de componentes y tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto. As\u00ed como las herramientas de gesti\u00f3n y cuotas correspondientes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEl proyecto Open Data Hub integra una serie de herramientas de c\u00f3digo abierto para llevar a cabo el ciclo completo de operaciones AI\/ML. Como herramienta principal para el analista de datos se utiliza Jupyter Notebook. Esta herramienta es muy popular entre los especialistas en procesamiento y an\u00e1lisis de datos, y Open Data Hub les permite crear y gestionar f\u00e1cilmente entornos de trabajo en Jupyter Notebook, utilizando JupyterHub integrado. Adem\u00e1s de crear e importar notebooks Jupyter, el proyecto Open Data Hub tambi\u00e9n incluye una serie de notebooks listos en forma de biblioteca AI Library.<\/p>\n<p>Esta biblioteca es una colecci\u00f3n de componentes de aprendizaje autom\u00e1tico de c\u00f3digo abierto y soluciones para escenarios comunes que facilitan la r\u00e1pida creaci\u00f3n de prototipos. JupyterHub est\u00e1 integrado con un modelo de acceso RBAC de OpenShift, lo que permite utilizar cuentas de OpenShift ya existentes y realizar un inicio de sesi\u00f3n \u00fanico. Adem\u00e1s, JupyterHub ofrece una interfaz de usuario conveniente llamada spawner, con la cual el usuario puede configurar f\u00e1cilmente la cantidad de recursos computacionales (n\u00facleos de CPU, memoria, GPU) para el Jupyter Notebook seleccionado.<\/p>\n<p>Una vez que el analista de datos crea y configura el cuaderno, todas las dem\u00e1s preocupaciones recaen en el programador de Kubernetes, que es parte de OpenShift. Los usuarios solo tienen que llevar a cabo sus experimentos, guardar y compartir los resultados de su trabajo. Adem\u00e1s, los usuarios avanzados pueden acceder directamente a la l\u00ednea de comandos de OpenShift desde los cuadernos de Jupyter para utilizar primitivas de Kubernetes, como Job, o funcionalidades de OpenShift, como Tekton o Knative. Alternativamente, se puede usar la conveniente GUI de OpenShift, que se llama 'consola web de OpenShift'.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/601d63af1467b01df504954416effb3d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4647d8d979cc26b0c20cd3d63caed501.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Pasando a la siguiente etapa, Open Data Hub permite gestionar pipelines de datos. Para ello, se utiliza un objeto Ceph, que se ofrece como un almacenamiento de objetos compatible con S3. Apache Spark proporciona streaming de datos desde fuentes externas o el almacenamiento integrado Ceph S3, adem\u00e1s de permitir la realizaci\u00f3n de transformaciones de datos previas. Apache Kafka ofrece gesti\u00f3n avanzada de pipelines de datos (donde se pueden realizar cargas m\u00faltiples, as\u00ed como operaciones de transformaci\u00f3n, an\u00e1lisis y almacenamiento de datos).<\/p>\n<p>As\u00ed que el analista de datos ha accedido a los datos y ha construido un modelo. Ahora desea compartir los resultados obtenidos con colegas o desarrolladores de aplicaciones, poniendo a su disposici\u00f3n su modelo bajo un enfoque de servicio. Para ello, se necesita un servidor de salida, y Open Data Hub cuenta con dicho servidor, llamado Seldon, que permite publicar el modelo como un servicio RESTful.<\/p>\n<p>En alg\u00fan momento, hay varios modelos en el servidor Seldon, lo que genera la necesidad de monitorear c\u00f3mo se utilizan. Para ello, Open Data Hub ofrece una colecci\u00f3n de m\u00e9tricas relevantes y un motor de informes basado en herramientas de monitoreo de c\u00f3digo abierto ampliamente utilizadas como Prometheus y Grafana. Como resultado, obtenemos retroalimentaci\u00f3n para monitorear el uso de modelos de IA, especialmente en entornos de producci\u00f3n.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/1c95bcd2656ea8376ccc0a91fa266897.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>As\u00ed, Open Data Hub proporciona un enfoque en la nube durante todo el ciclo de operaciones de AI\/ML, desde el acceso y la preparaci\u00f3n de datos hasta el entrenamiento y la explotaci\u00f3n industrial del modelo.<\/p>\n<h3>Reuniendo todo en uno<\/h3>\n<p>\nAhora surge la pregunta de c\u00f3mo organizar todo esto para el administrador de OpenShift. Aqu\u00ed es donde entra en juego un operador de Kubernetes especial para proyectos de Open Data Hub.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4bcb406f6886227ef357cd0318767ca2.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Este operador gestiona la instalaci\u00f3n, configuraci\u00f3n y ciclo de vida del proyecto Open Data Hub, incluyendo el despliegue de herramientas mencionadas anteriormente como JupyterHub, Ceph, Spark, Kafka, Seldon, Prometheus y Grafana. El proyecto Open Data Hub se puede encontrar en la consola web de OpenShift, en la secci\u00f3n de operadores comunitarios. As\u00ed, el administrador de OpenShift puede establecer que los proyectos correspondientes de OpenShift se clasifiquen como \"proyectos Open Data Hub\". Esto se hace una vez. Despu\u00e9s, el analista de datos a trav\u00e9s de la consola web de OpenShift ingresa a su espacio de proyectos y ve que el operador de Kubernetes correspondiente est\u00e1 instalado y disponible para sus proyectos. Luego, crea una instancia del proyecto Open Data Hub con un solo clic y obtiene acceso inmediato a las herramientas descritas anteriormente. Y todo esto se puede configurar en modo de alta disponibilidad y tolerancia a fallos.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"El proyecto Open Data Hub es una plataforma abierta de aprendizaje autom\u00e1tico basada en Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/811a85229d0f3e54a96de1adb9aaeb24.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Si deseas probar por ti mismo el proyecto Open Data Hub, comienza con <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/getting-started\/quick-installation.html\">las instrucciones de instalaci\u00f3n y el tutorial introductorio<\/a><\/noindex>. Los detalles t\u00e9cnicos de la arquitectura de Open Data Hub se pueden encontrar <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/architecture.html\">aqu\u00ed<\/a><\/noindex>, los planes de desarrollo del proyecto son <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/roadmap\/future.html\">aqu\u00ed<\/a><\/noindex>. En el futuro, se planea implementar integraci\u00f3n adicional con Kubeflow, resolver una serie de cuestiones relacionadas con la regulaci\u00f3n de datos y la seguridad, y organizar la integraci\u00f3n con sistemas basados en reglas Drools y Optaplanner. Puedes expresar tu opini\u00f3n y convertirte en participante del proyecto <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">Open Data Hub<\/a><\/noindex> en la p\u00e1gina <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">de la comunidad<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Resumiendo: los problemas graves de escalabilidad impiden que las organizaciones aprovechen al m\u00e1ximo el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico. Red Hat OpenShift se ha utilizado durante mucho tiempo con \u00e9xito para abordar problemas similares en la industria del software. El proyecto Open Data Hub, implementado dentro de la comunidad de desarrollo de c\u00f3digo abierto, ofrece una arquitectura de referencia para organizar el ciclo completo de operaciones de IA\/ML en la nube h\u00edbrida de OpenShift. Tenemos un plan claro y bien pensado para el desarrollo de este proyecto y estamos comprometidos a crear una comunidad activa y productiva de desarrollo de soluciones de IA abiertas en la plataforma OpenShift.<br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/redhatrussia\/blog\/472836\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0411\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b\u043e, \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e 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