.webp)
Qu’est-ce que Kubeflow ?
Kubeflow est une plateforme open source. Elle permet de gérer le cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle (IA), du développement à la mise en production.
Elle s’installe sur Kubernetes, un système qui automatise le déploiement d’applications dans des environnements cloud. Kubeflow offre donc une infrastructure souple et évolutive pour les projets de machine learning.
À quoi sert Kubeflow ?
Kubeflow est utilisé pour simplifier les étapes du machine learning. Il aide à construire, tester, entraîner, déployer et surveiller les modèles IA.
Sans Kubeflow, ces étapes sont souvent manuelles ou dispersées entre plusieurs outils. Kubeflow centralise ces actions dans un environnement cohérent. Cela permet aux équipes tech de collaborer plus facilement et de gagner du temps.
Voici quelques cas d’usage fréquents :
- Entraînement automatisé de modèles sur des jeux de données volumineux
- Tests de performance des algorithmes avant déploiement
- Déploiement continu de modèles IA en production
- Suivi des performances des modèles en temps réel
Comment fonctionne Kubeflow ?
Kubeflow utilise Kubernetes comme base. Cela signifie que toutes ses opérations tournent sur des conteneurs logiciels, gérés automatiquement par Kubernetes.
Kubeflow repose sur plusieurs composants dédiés à une étape précise du cycle machine learning :
- Notebooks : permettent d’écrire et tester du code interactif (ex. : notebooks Jupyter)
- Pipeline : automatisent et organisent les étapes de traitement (ex. : nettoyage des données, entraînement du modèle)
- Training operators : optimisent l’entraînement sur plusieurs machines
- Katib : outil de recherche automatique de paramètres optimaux (hyperparamètres)
- Serving : gère le déploiement des modèles dans des API accessibles à d’autres applications
Chaque composant peut être utilisé seul ou intégré dans un flux global. Kubeflow est donc modulaire et s’adapte aux besoins de chaque projet.
Différences avec des notions proches
Kubeflow est souvent comparé à des outils comme MLflow, Airflow ou SageMaker.
MLflow est aussi une plateforme de gestion du cycle de vie IA. Contrairement à Kubeflow, il ne repose pas nativement sur Kubernetes. Il est plus léger, mais moins intégré aux environnements cloud complexes.
Airflow sert à planifier des tâches, mais n’est pas spécialisé pour le machine learning. Kubeflow inclut un moteur de workflows optimisé pour les pipelines IA.
SageMaker est un service cloud d’Amazon Web Services. Il propose des fonctions similaires à Kubeflow, mais n’est pas open source. Il est limité à AWS, contrairement à Kubeflow qui peut tourner sur plusieurs clouds privés ou publics.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce utilise Kubeflow pour personnaliser l’affichage de ses pages produits. Les modèles IA sont entraînés sur le comportement des utilisateurs. Kubeflow automatisent les retrainings réguliers.
Dans un hôpital, une équipe d’ingénieurs crée un modèle pour détecter les tumeurs sur des images médicales. Kubeflow assure l'entraînement sur plusieurs serveurs GPU, le suivi des versions et le déploiement du modèle via une API sécurisée.
Un cabinet de conseil développe des modèles IA pour ses clients industriels. Grâce à Kubeflow, les équipes partagent un environnement commun. Chaque projet suit une méthodologie reproductible, du prototype à la mise en service.