Kubeflow: مجموعة أدوات التعلم الآلي لـ Kubernetes
منشوراتنا اليوم سوف تتعامل مع مجال التعلم التلقائي (تعلم الآلة / ML). على وجه التحديد حول تطبيق مفتوح المصدر يسمى "Kubeflow"، والذي بدوره يعمل على Kubernetes. وهو ، كما يعلم الكثير منكم بالفعل ، نظام مفتوح المصدر لأتمتة نشر التطبيقات المعبأة في حاويات وتوسيع نطاقها والتعامل معها.
"Kubeflow" على الرغم من كونها متاحة حاليًا ضمن نطاق إصدار مستقر 1.2، كما يظهر في موقعه الرسمي الرسمي و GitHub ، في مدونته الرسمية ، فقد تم التعليق عليه بالفعل على الإصدار التالي 1.3. لهذا السبب سوف نتعمق اليوم في هذا التطبيق.
مجموعة الأدوات المعرفية: Open Source Deep Learning SW
وكالعادة ، بالنسبة لأولئك الذين يتوقون دائمًا إلى الخوض في قراءة موضوع ما ، سنترك الروابط التالية للمشاركات السابقة ذات الصلة لتستكشفها بمجرد الانتهاء من هذا المنشور:
"تعد مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (المعروفة سابقًا باسم CNTK) مجموعة أدوات تعليمية عميقة
(Machine Learning)de«Código Abierto»بإمكانيات هائلة. إنها أيضًا مجانية وسهلة الاستخدام وذات جودة تجارية تتيح لك إنشاء خوارزميات التعلم العميق القادرة على التعلم بمستوى قريب من مستوى الدماغ البشري." مجموعة الأدوات المعرفية: Open Source Deep Learning SW
Kubeflow: مشروع مفتوح لتعلم الآلة
ما هو كوبفلو؟
وفقا له الموقع الرسمييتم تعريف هذا المشروع المفتوح على النحو التالي:
"إنه مشروع مخصص لجعل عمليات نشر سير عمل التعلم الآلي (ML) على Kubernetes بسيطة ومحمولة وقابلة للتطوير. ليس المقصود إعادة إنشاء خدمات أخرى ، ولكن لتوفير طريقة سهلة لنشر أفضل أنظمة مفتوحة المصدر لتعلّم الآلة عبر البنى التحتية المختلفة. لذلك في أي مكان يتم تشغيل Kubernetes فيه ، يمكن تشغيل Kubeflow."
بينما ، على موقعك في GitHub جيثب:، أضف بإيجاز ما يلي:
"Kubeflow هو النظام الأساسي الأصلي في السحابة لعمليات التعلم الآلي: خطوط الأنابيب والتدريب والنشر."
من هذا ، يمكن بسهولة استنتاج أن الهدف الرئيسي "Kubeflow" هو:
"اجعل توسيع نطاق نموذج التعلم الآلي (ML) ونشره أمرًا سهلاً قدر الإمكان ، من خلال السماح لـ Kubernetes بالقيام بما يفعله: عمليات نشر سهلة وقابلة للتكرار ومحمولة عبر بنية أساسية متنوعة ، ونشر الخدمات المصغرة وإدارتها مقترنة بشكل غير محكم والتوسع عند الطلب."
صفات؟
من بين الخصائص الرائعة "Kubeflow" يمكننا ذكر ما يلي:
- يتضمن خدمات لإنشاء وإدارة دفاتر جوبيتر التفاعلية. السماح بتخصيص نشر نفس موارد الكمبيوتر وغيرها من موارد الكمبيوتر لتكييفها مع احتياجات علم البيانات. وبالتالي ، يسهل تجربة عمليات سير العمل المحلية ، ثم نشرها في السحابة عند الضرورة.
- يوفر مشغل وظيفة تدريب TensorFlow مخصص. والتي يمكن استخدامها لتدريب نموذج ML. على وجه الخصوص ، يمكن لمشغل وظيفة Kubeflow التعامل مع وظائف التدريب الموزعة على TensorFlow. السماح للقدرة على تكوين وحدة التحكم في التدريب لاستخدام وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات ، وبالتالي للتكيف مع أحجام المجموعات المختلفة.
- يدعم حاوية خدمة TensorFlow لتصدير نماذج TensorFlow المدربة إلى Kubernetes. بالإضافة إلى ذلك ، تم دمج Kubeflow أيضًا مع Seldon Core ، وهو نظام أساسي مفتوح المصدر لنشر نماذج التعلم الآلي على Kubernetes و NVIDIA Triton Inference Server لزيادة استخدام وحدة معالجة الرسومات عند نشر نماذج ML / DL على نطاق واسع.
- يتضمن تقنية خطوط أنابيب Kubeflow. وهو حل شامل لنشر وإدارة تدفقات عمل ML من البداية إلى النهاية. السماح بإجراء تجارب سريعة وموثوقة ، لجدولة ومقارنة عمليات التشغيل ، ومراجعة التقارير التفصيلية في كل عملية تشغيل.
- يقدم أساسًا متعدد الأطر. نظرًا لأنه بالإضافة إلى العمل بشكل جيد مع TensorFlow ، فإنه سيحصل قريبًا على دعم PyTorch و Apache MXNet و MPI و XGBoost و Chainer والمزيد.
المزيد من المعلومات الحديثة حول "Kubeflow" يمكن الحصول عليها مباشرة على الخاص بك المدونة الرسمية.
ما هو Kubernetes؟
نظرا إلى، "Kubeflow" يعمل على "Kubernetes"، من الجدير التحديد وفقًا لما يخصك الموقع الرسمي أن الأخير هو التالي:
"Kubernetes (K8s) عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر لأتمتة نشر التطبيقات المعبأة في حاويات وتوسيع نطاقها وإدارتها."
وفي حالة الرغبة في التعمق "Kubernetes" يمكنك استكشاف المنشورات السابقة والأخيرة ذات الصلة أدناه:
اختتام
نأمل هذا "وظيفة صغيرة مفيدة" في «Kubeflow»، مشروع مفتوح المصدر مثير للاهتمام وحديث في مجال التعلم العميق ، تم تصميمه لزيادة وصول النظام الأساسي مفتوح المصدر «Kubernetes »؛ ذات فائدة وفائدة كبيرين للجميع «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» ومساهمة كبيرة في نشر النظام البيئي الرائع والعملاق والمتنامي لتطبيقات «GNU/Linux».
في الوقت الحالي ، إذا أعجبك هذا publicación، لا تتوقف شاركه مع الآخرين ، على مواقع الويب أو القنوات أو المجموعات أو مجتمعات الشبكات الاجتماعية أو أنظمة المراسلة المفضلة لديك ، ويفضل أن تكون مجانية و / أو مفتوحة و / أو أكثر أمانًا تیلیجرام, سيجنل, المستودون حيوان بائد شبيه بالفيل أو آخر Fediverse، ويفضل.
وتذكر زيارة صفحتنا الرئيسية على «DesdeLinux» لاستكشاف المزيد من الأخبار ، وكذلك الانضمام إلى قناتنا الرسمية برقية من DesdeLinux. بينما ، لمزيد من المعلومات ، يمكنك زيارة أي مكتبة على الإنترنت كما OpenLibra y جيديت, للوصول إلى الكتب الرقمية وقراءتها (ملفات PDF) حول هذا الموضوع أو غيره.