怎么做家政的网站,申请园区网站建设经费的请示,零起飞网站建设工作室,网站功能有哪些1. kubeflow介绍 Kubeflow项目致力于使机器学习#xff08;ML#xff09;工作流在Kubernetes上的部署变得简单、可移植和可扩展。目标不是重新创建其他服务#xff0c;而是提供一种直接的方法#xff0c;将ML的开源系统部署到不同的基础设施中。无论在哪里运行KubernetesML工作流在Kubernetes上的部署变得简单、可移植和可扩展。目标不是重新创建其他服务而是提供一种直接的方法将ML的开源系统部署到不同的基础设施中。无论在哪里运行Kubernetes都能够运行Kubeflow。 下图显示了Kubeflow的主要组件涵盖了Kubernetes之上ML生命周期的每个步骤。 1.1 What is Kubeflow? Kubeflow是用于Kubernetes的机器学习工具包。要使用Kubeflow基本工作流程是
下载并部署运行Kubeflow二进制文件。自定义生成的配置文件。运行指定的脚本将容器部署到指定的环境中。 您可以调整配置以选择要用于ML工作流的每个阶段的平台和服务
数据准备模型训练预测服务服务管理 可以选择在本地或云环境中部署Kubernetes工作负载。 1.2 Kubeflow任务 目标是通过让Kubernetes做擅长的事情扩展机器学习ML模型并尽可能简单将其部署到生产中 在多样化的基础设施上可以简单、可重复、可移植的部署例如在笔记本电脑上进行实验然后移到本地集群或云部署和管理松散耦合的微服务根据需求进行扩展 由于ML从业者使用各种各样的工具其中一个关键目标是根据用户需求在合理的范围内定制堆栈并让系统处理“无聊的东西”。虽然开始时使用的技术范围很窄但是我们正在处理许多不同的项目以包括额外的工具。 最终我们希望有一组简单的清单能够在 Kubernetes 已经运行的任何地方轻松地使用 ML 堆栈并且可以根据它部署到的集群进行自我配置。 2. 架构 该文档介绍了 Kubeflow 作为开发和部署机器学习(ML)系统的平台。Kubeflow是一个可以为想要构建和实验ML流水线的数据科学家提供的平台。Kubeflow 也为机器学习工程师和运营团队提供服务将机器学习系统部署到不同的环境中进行开发、测试和生产级服务。 Kubeflow是Kubernetes的ML工具包。 下图显示了Kubeflow作为一个平台用于在Kubernetes上部署ML系统的组件 Kubeflow 构建于 Kubernetes 之上作为部署、扩展和管理复杂系统的系统。使用Kubeflow配置接口见下文您可以指定工作流所需的ML工具。然后您可以将工作流部署到各种云、本地和内部平台以便进行试验和生产使用。 2.1 介绍ML工作流 在开发和部署机器学习系统时机器学习工作流通常由几个阶段组成。开发机器学习系统是一个迭代的过程。您需要评估机器学习工作流程各个阶段的输出并在必要时对模型和参数应用更改以确保模型持续产生您需要的结果。 为了简单起见以下图表显示了工作流阶段的顺序。工作流末尾的箭头指向流表示流程的迭代性质: 在机器学习工作流程中包含实验阶段和生产阶段。 A. 在实验阶段基于初始假设开发模型并反复测试和更新模型以产生你想要的结果:
确定想要机器学习系统解决的问题。收集和分析训练机器学习模型所需的数据。选择一个机器学习框架和算法并对模型的初始版本进行编码。对数据进行实验并训练模型。调整模型的超参数以确保处理最有效率并获得最准确的结果。 B. 在生产阶段您部署了一个执行以下过程的系统:
将数据转换成训练系统所需的格式。为了确保模型在训练和预测过程中行为一致转换过程在实验阶段和生产阶段必须相同。训练机器学习模型。将模型提供给在线预测或批处理运行。监控模型的性能并将结果反馈到调整或重新训练模型的过程中。 2.2 ML工作流的Kubeflow组件 下一张图将Kubeflow添加到工作流中显示了Kubeflow在每个阶段哪些组件是有用的 要了解更多信息请阅读以下 Kubeflow 组件指南:
Kubeflow 包括用于生成和管理 Jupyter notebooks 的服务。使用 noteboks 进行交互式数据科学和机器学习工作流的实验。Kubeflow Pipelines 是一个基于 Docker 容器构建、部署和管理多步骤 ML 工作流的平台。Kubeflow 提供了几个组件您可以使用它们来构建机器学习培训、超参数调优和跨多个平台服务工作负载。
2.3 ML工作流的例子 以下图表展示了一个简单的特定机器学习工作流程示例您可以使用它来训练并提供一个在MNIST数据集上训练的模型 3. 安装 kubeflow 无论您在哪里运行Kubernetes都应该能够运行Kubeflow。安装Kubeflow主要有两种方法
Packaged DistributionsRaw Manifests (advanced users) 3.1 Install with a single command
GitHub - kubeflow/manifests at v1.8-branch while ! kustomize build example | kubectl apply -f -; do echo Retrying to apply resources; sleep 10; done 参考 https://www.kubeflow.org/docs/started/introduction/
