{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","title":{"rendered":"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d'apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>L'avenir est arriv\u00e9, les technologies de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique sont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9es avec succ\u00e8s par vos magasins pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s, les entreprises de transport et m\u00eame les fermes d'\u00e9levage de dindes. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/ac77ba2d00012d4f3bee803c9c26bc9f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nEt si quelque chose existe, il y a d\u00e9j\u00e0 des informations \u00e0 ce sujet sur Internet... un projet ouvert ! Voyez comment Open Data Hub aide \u00e0 int\u00e9grer de nouvelles technologies et \u00e0 \u00e9viter les difficult\u00e9s lors de leur mise en \u0153uvre.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nMalgr\u00e9 tous les avantages de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), les organisations rencontrent souvent des difficult\u00e9s pour int\u00e9grer ces technologies. Les principaux probl\u00e8mes rencontr\u00e9s sont g\u00e9n\u00e9ralement les suivants :<\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00c9change d'informations et collaboration<\/b> \u2013 il est pratiquement impossible d'\u00e9changer des informations sans effort suppl\u00e9mentaire et de collaborer en mode it\u00e9ratif rapide.<\/li>\n<li><b>Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/b> \u2013 pour chaque t\u00e2che, il faut le reconstruire \u00e0 partir de z\u00e9ro et manuellement, ce qui prend beaucoup de temps.<\/li>\n<li><b>Acc\u00e8s \u00e0 la demande<\/b> \u2013 il n'est pas possible d'obtenir un acc\u00e8s \u00e0 la demande aux outils et \u00e0 la plateforme de machine learning, ainsi qu'\u00e0 l'infrastructure de calcul.<\/li>\n<li><b>Production<\/b> \u2013 les mod\u00e8les restent au stade de prototype et ne sont pas mis en production.<\/li>\n<li><b>Suivi et explication des r\u00e9sultats de l'IA<\/b> \u2013 la reproductibilit\u00e9, le suivi et l'explication des r\u00e9sultats de l'IA\/ML sont difficiles.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSi ces probl\u00e8mes restent non r\u00e9solus, ils ont un impact n\u00e9gatif sur la vitesse, l'efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9 des pr\u00e9cieux sp\u00e9cialistes en traitement et analyse des donn\u00e9es. Cela conduit \u00e0 leur frustration, \u00e0 une d\u00e9ception au travail, et finalement, les attentes de l'entreprise concernant l'IA\/ML s'\u00e9vaporent.<\/p>\n<p>La responsabilit\u00e9 de r\u00e9soudre ces probl\u00e8mes incombe aux sp\u00e9cialistes IT, qui doivent fournir aux analystes de donn\u00e9es \u2013 oui, quelque chose comme le cloud. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, une plateforme qui offre une libert\u00e9 de choix et un acc\u00e8s facile et simple. En m\u00eame temps, elle devrait \u00eatre rapide, facilement reconfigurable, scalable \u00e0 la demande et r\u00e9siliente aux pannes. La construction d'une telle plateforme bas\u00e9e sur des technologies open-source aide \u00e0 \u00e9viter la d\u00e9pendance vis-\u00e0-vis du fournisseur et \u00e0 pr\u00e9server un avantage strat\u00e9gique \u00e0 long terme en mati\u00e8re de contr\u00f4le des co\u00fbts.<\/p>\n<p>Il y a quelques ann\u00e9es, une situation similaire s'est produite dans le d\u00e9veloppement d'applications, menant \u00e0 l'\u00e9mergence des microservices, des environnements cloud hybrides, de l'automatisation IT et des processus agiles. Pour g\u00e9rer tout cela, les professionnels de l'IT ont commenc\u00e9 \u00e0 utiliser des conteneurs, Kubernetes et des clouds hybrides ouverts.<\/p>\n<p>Cette exp\u00e9rience est d\u00e9sormais appliqu\u00e9e pour r\u00e9pondre aux d\u00e9fis de l'IA. Ainsi, les professionnels de l'IT cr\u00e9ent des plateformes bas\u00e9es sur des conteneurs, permettant de d\u00e9velopper des services AI\/ML dans le cadre de processus agiles, acc\u00e9l\u00e9rant les innovations et con\u00e7ues avec une vision pour le cloud hybride.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/a899093183092edd8b2902f47b0495a8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>La construction de cette plateforme d\u00e9butera avec Red Hat OpenShift, notre plateforme Kubernetes pour le cloud hybride, qui dispose d'un \u00e9cosyst\u00e8me en pleine croissance de solutions logicielles et mat\u00e9rielles pour l'IA\/ML (NVIDIA, H2O.ai, Starburst, PerceptiLabs, etc.). Certains clients de Red Hat, tels que BMW Group, ExxonMobil et d'autres, ont d\u00e9j\u00e0 d\u00e9ploy\u00e9 des cha\u00eenes d'outils ML conteneuris\u00e9es et des processus DevOps bas\u00e9s sur cette plateforme et son \u00e9cosyst\u00e8me, afin de mettre leurs architectures ML en mode production et d'acc\u00e9l\u00e9rer le travail des analystes de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Une autre raison pour laquelle nous avons lanc\u00e9 le projet Open Data Hub est de montrer un exemple d'architecture bas\u00e9 sur plusieurs projets de logiciels libres et de d\u00e9montrer comment r\u00e9aliser l'ensemble du cycle de vie des solutions ML sur la plateforme OpenShift.<\/p>\n<h3>Projet Open Data Hub<\/h3>\n<p>\nC'est un projet open source qui \u00e9volue au sein d'une communaut\u00e9 de d\u00e9veloppement appropri\u00e9e et r\u00e9alise l'ensemble du cycle op\u00e9rationnel \u2013 de l'importation et la transformation des donn\u00e9es initiales \u00e0 la cr\u00e9ation, \u00e0 l'entra\u00eenement et \u00e0 la maintenance du mod\u00e8le \u2013 pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes AI\/ML \u00e0 l'aide de conteneurs et de Kubernetes sur la plateforme OpenShift. Ce projet peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme une mise en \u0153uvre de r\u00e9f\u00e9rence, un exemple de la fa\u00e7on de construire une solution open source de type 'AI\/ML en tant que service' bas\u00e9e sur OpenShift et les outils open source associ\u00e9s, tels que Tensorflow, JupyterHub, Spark, etc. Il est important de noter que Red Hat utilise \u00e9galement ce projet pour fournir ses services AI\/ML. De plus, OpenShift s'int\u00e8gre aux principales solutions logicielles et mat\u00e9rielles d'IA\/ML de NVIDIA, Seldon, Starburst et d'autres fournisseurs, facilitant ainsi la cr\u00e9ation et le d\u00e9ploiement de ses propres syst\u00e8mes d'apprentissage automatique.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/85a4266250e1afca62bdc9406422510c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Le projet Open Data Hub est destin\u00e9 aux cat\u00e9gories d'utilisateurs et sc\u00e9narios d'utilisation suivants :<\/p>\n<ul>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui a besoin d'une solution de type cloud pour la mise en \u0153uvre de projets ML avec des fonctionnalit\u00e9s en libre-service.<\/li>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui a besoin du plus large choix parmi la vari\u00e9t\u00e9 des derniers outils et plateformes AI\/ML open source.<\/li>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui a besoin d'acc\u00e8s aux sources de donn\u00e9es lors de l'entra\u00eenement des mod\u00e8les.<\/li>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui a besoin d'acc\u00e8s aux ressources de calcul (CPU, GPU, m\u00e9moire).<\/li>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui n\u00e9cessite la possibilit\u00e9 de collaborer et de partager ses r\u00e9sultats avec ses coll\u00e8gues, de recevoir des retours et d'apporter des am\u00e9liorations par des it\u00e9rations rapides.<\/li>\n<li>Un analyste de donn\u00e9es qui souhaite interagir avec les d\u00e9veloppeurs (et les \u00e9quipes devops) pour que ses mod\u00e8les ML et ses r\u00e9sultats passent en production.<\/li>\n<li>Un ing\u00e9nieur des donn\u00e9es qui doit offrir \u00e0 l'analyste de donn\u00e9es un acc\u00e8s \u00e0 une vari\u00e9t\u00e9 de sources de donn\u00e9es tout en respectant les normes et exigences de s\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<li>Un administrateur\/op\u00e9rateur de syst\u00e8mes informatiques qui n\u00e9cessite la possibilit\u00e9 de contr\u00f4ler sans effort le cycle de vie (installation, configuration, mise \u00e0 jour) des composants et technologies open source. Des outils de gestion et de quota appropri\u00e9s sont \u00e9galement n\u00e9cessaires.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLe projet Open Data Hub regroupe toute une gamme d'outils open source pour r\u00e9aliser un cycle complet d'op\u00e9rations AI\/ML. Comme principal outil de travail de l'analyste de donn\u00e9es, Jupyter Notebook est utilis\u00e9. Cet outil est aujourd'hui tr\u00e8s populaire parmi les sp\u00e9cialistes du traitement et de l'analyse des donn\u00e9es, et Open Data Hub leur permet de cr\u00e9er et de g\u00e9rer facilement des environnements de travail Jupyter Notebook, en utilisant le JupyterHub int\u00e9gr\u00e9. En plus de la cr\u00e9ation et de l'importation de notebooks Jupyter, le projet Open Data Hub contient \u00e9galement une biblioth\u00e8que de notebooks pr\u00eats \u00e0 l'emploi sous forme de biblioth\u00e8que AI Library.<\/p>\n<p>Cette biblioth\u00e8que est une collection de composants open-source en apprentissage automatique et de solutions pour des sc\u00e9narios standards, facilitant le prototypage rapide. JupyterHub est int\u00e9gr\u00e9 avec un mod\u00e8le d'acc\u00e8s RBAC d'OpenShift, permettant d'utiliser des comptes OpenShift existants et de r\u00e9aliser une authentification unique. De plus, JupyterHub propose une interface utilisateur conviviale appel\u00e9e spawner, qui permet \u00e0 l'utilisateur de configurer facilement la quantit\u00e9 de ressources de calcul (c\u0153urs de processeur, m\u00e9moire, GPU) pour le Jupyter Notebook s\u00e9lectionn\u00e9.<\/p>\n<p>Une fois qu'un analyste de donn\u00e9es a cr\u00e9\u00e9 et configur\u00e9 un notebook, toutes les autres pr\u00e9occupations sont prises en charge par le planificateur Kubernetes, qui fait partie d'OpenShift. Les utilisateurs n'ont plus qu'\u00e0 r\u00e9aliser leurs exp\u00e9riences, sauvegarder et partager les r\u00e9sultats de leur travail. De plus, les utilisateurs avanc\u00e9s peuvent acc\u00e9der directement \u00e0 la CLI OpenShift depuis les notebooks Jupyter pour exploiter les primitives Kubernetes, telles que Job, ou les fonctionnalit\u00e9s d'OpenShift, comme Tekton ou Knative. Alternativement, ils peuvent utiliser l'interface graphique conviviale d'OpenShift appel\u00e9e \u00ab console web d'OpenShift \u00bb.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/601d63af1467b01df504954416effb3d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4647d8d979cc26b0c20cd3d63caed501.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Passant \u00e0 l'\u00e9tape suivante, Open Data Hub permet de g\u00e9rer des pipelines de donn\u00e9es. Pour cela, un objet Ceph est utilis\u00e9, fourni sous la forme d'un stockage d'objets compatible S3. Apache Spark permet le streaming de donn\u00e9es provenant de sources externes ou du stockage Ceph S3 int\u00e9gr\u00e9, ainsi que l'ex\u00e9cution de transformations de donn\u00e9es pr\u00e9liminaires. Apache Kafka offre une gestion avanc\u00e9e des pipelines de donn\u00e9es (o\u00f9 il est possible de charger plusieurs fois, ainsi que d'effectuer des op\u00e9rations de transformation, d'analyse et de sauvegarde des donn\u00e9es).<\/p>\n<p>Ainsi, l'analyste de donn\u00e9es a eu acc\u00e8s aux donn\u00e9es et a construit son mod\u00e8le. Il souhaite maintenant partager les r\u00e9sultats obtenus avec ses coll\u00e8gues ou les d\u00e9veloppeurs d'applications, en leur fournissant son mod\u00e8le en tant que service. Pour cela, un serveur de d\u00e9ploiement est n\u00e9cessaire, et Open Data Hub dispose d'un tel serveur, appel\u00e9 Seldon, qui permet de publier le mod\u00e8le sous la forme d'un service RESTful.<\/p>\n<p>\u00c0 un moment donn\u00e9, plusieurs de ces mod\u00e8les apparaissent sur le serveur Seldon, ce qui cr\u00e9e le besoin de surveiller leur utilisation. Pour cela, Open Data Hub propose une collection de m\u00e9triques pertinentes et un moteur de rapports bas\u00e9 sur des outils de surveillance open source largement utilis\u00e9s comme Prometheus et Grafana. Ainsi, nous obtenons des retours pour surveiller l'utilisation des mod\u00e8les d'IA, en particulier dans un environnement de production.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/1c95bcd2656ea8376ccc0a91fa266897.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>De cette mani\u00e8re, Open Data Hub adopte une approche cloud \u00e0 travers le cycle complet des op\u00e9rations AI\/ML, depuis l'acc\u00e8s et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es jusqu'\u00e0 l'entra\u00eenement et la mise en production du mod\u00e8le.<\/p>\n<h3>Rassemblons tout<\/h3>\n<p>\nLa question se pose alors de savoir comment tout cela est organis\u00e9 pour l'administrateur OpenShift. C'est ici qu'entrent en jeu un op\u00e9rateur Kubernetes sp\u00e9cialis\u00e9 pour les projets Open Data Hub.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4bcb406f6886227ef357cd0318767ca2.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Cet op\u00e9rateur g\u00e8re l'installation, la configuration et le cycle de vie du projet Open Data Hub, y compris le d\u00e9ploiement d'outils tels que JupyterHub, Ceph, Spark, Kafka, Seldon, Prometheus et Grafana. Le projet Open Data Hub peut \u00eatre trouv\u00e9 dans la console web d'OpenShift, dans la section des op\u00e9rateurs communautaires. Ainsi, l'administrateur OpenShift peut sp\u00e9cifier que les projets OpenShift concern\u00e9s appartiennent \u00e0 la cat\u00e9gorie \u00ab projet Open Data Hub \u00bb. Cela se fait une seule fois. Ensuite, l'analyste de donn\u00e9es, via la console web d'OpenShift, acc\u00e8de \u00e0 son espace projet et constate que l'op\u00e9rateur Kubernetes concern\u00e9 est install\u00e9 et disponible pour ses projets. Il cr\u00e9e ensuite un exemplaire du projet Open Data Hub en un clic et a imm\u00e9diatement acc\u00e8s aux outils d\u00e9crits ci-dessus. Et tout cela peut \u00eatre configur\u00e9 en mode haute disponibilit\u00e9 et r\u00e9silience.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projet Open Data Hub \u2013 plateforme open source d&#039;apprentissage automatique bas\u00e9e sur Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/811a85229d0f3e54a96de1adb9aaeb24.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Si vous souhaitez essayer le projet Open Data Hub par vous-m\u00eame, commencez par <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/getting-started\/quick-installation.html\">les instructions d'installation et le tutoriel d'introduction<\/a><\/noindex>. Les d\u00e9tails techniques de l'architecture d'Open Data Hub peuvent \u00eatre trouv\u00e9s <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/architecture.html\">ici<\/a><\/noindex>, les plans de d\u00e9veloppement du projet \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/roadmap\/future.html\">ici<\/a><\/noindex>. \u00c0 l'avenir, une int\u00e9gration suppl\u00e9mentaire avec Kubeflow est pr\u00e9vue, ainsi que la r\u00e9solution de certaines questions de r\u00e9glementation des donn\u00e9es et de s\u00e9curit\u00e9, et l'organisation d'une int\u00e9gration avec des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur les r\u00e8gles Drools et Optaplanner. Vous pouvez exprimer votre avis et devenir participant au projet <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">Open Data Hub<\/a><\/noindex> sur la page <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">de la communaut\u00e9<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9 : des probl\u00e8mes majeurs d'\u00e9volutivit\u00e9 emp\u00eachent les organisations de tirer pleinement parti du potentiel de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Red Hat OpenShift est utilis\u00e9 depuis longtemps et avec succ\u00e8s pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes similaires dans le secteur des logiciels. Le projet Open Data Hub, d\u00e9velopp\u00e9 au sein de la communaut\u00e9 de d\u00e9veloppement open source, propose une architecture de r\u00e9f\u00e9rence pour organiser le cycle complet des op\u00e9rations AI\/ML sur la base du cloud hybride OpenShift. Nous avons un plan de d\u00e9veloppement clair et r\u00e9fl\u00e9chi pour ce projet, et nous sommes d\u00e9termin\u00e9s \u00e0 cr\u00e9er autour de lui une communaut\u00e9 de d\u00e9veloppement active et productive d'AI solutions open sur la plateforme OpenShift.<br \/>\n<br \/>Source : <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 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