Kubeflow: Набор інструментаў для машыннага навучання для Kubernetes

Kubeflow: Набор інструментаў для машыннага навучання для Kubernetes

Kubeflow: Набор інструментаў для машыннага навучання для Kubernetes

Наш сённяшні пост будзе тычыцца вобласці Аўтаматычнае навучанне (машыннае навучанне / ML). У прыватнасці, пра праграму з адкрытым зыходным кодам "Kubeflow", які, у сваю чаргу, працуе на Kubernetes. Гэта, як многія з вас ужо ведаюць, сістэма з адкрытым зыходным кодам для аўтаматызацыі разгортвання, маштабавання і апрацоўкі кантэйнерных прыкладанняў.

"Kubeflow" нягледзячы на ​​тое, што ў цяперашні час даступны пад стабільная версія 1.2, як гэта апублікавана на афіцыйным афіцыйным сайце і ў GitHub, у афіцыйным блогу ён ужо пракаментаваны наступная версія 1.3. Вось чаму сёння мы паглыбімся ў гэта дадатак.

Кагнітыўны інструментарый: глыбокае навучанне з адкрытым зыходным кодам

Кагнітыўны інструментарый: глыбокае навучанне з адкрытым зыходным кодам

І як звычайна, для тых, хто заўсёды хоча паглыбіцца ў прачытаную тэму, мы пакінем наступныя спасылкі на звязаныя папярэднія паведамленні, каб вы іх вывучылі, як толькі гэты допіс будзе скончаны:

"Кагнітыўны набор інструментаў Microsoft (які раней называўся CNTK) - гэта інструментарый глыбокага навучання (Machine Learning) de «Código Abierto» з велізарным патэнцыялам. Гэта таксама бясплатнае, простае ў выкарыстанні і якасць камерцыйнага ўзроўню, якое дазваляе ствараць алгарытмы глыбокага навучання, здольныя вучыцца на ўзроўні, блізкім да ўзроўню чалавечага мозгу." Кагнітыўны інструментарый: глыбокае навучанне з адкрытым зыходным кодам

звязаныя артыкулы:
Кагнітыўны інструментарый: глыбокае навучанне з адкрытым зыходным кодам

звязаныя артыкулы:
.NET і ML.NET: платформы Microsoft з адкрытым зыходным кодам
звязаныя артыкулы:
TensorFlow і Pytorch: платформы AI з адкрытым зыходным кодам

Kubeflow: адкрыты праект машыннага навучання

Kubeflow: адкрыты праект машыннага навучання

Што такое Kubeflow?

Па вашаму Афіцыйны сайт, гэты адкрыты праект вызначаецца наступным чынам:

"Гэта праект, прысвечаны спрошчаным, партатыўным і маштабуемым разгортванням працоўнага працэсу машыннага навучання (ML) на Kubernetes. Ён прызначаны не для ўзнаўлення іншых сэрвісаў, а для таго, каб даць просты спосаб разгарнуць лепшыя сістэмы з адкрытым зыходным кодам для ML у розных інфраструктурах. Такім чынам, дзе б не працаваў Kubernetes, Kubeflow можа працаваць."

Хоць, на вашым сайце па адрасе GitHub, коратка дадайце наступнае:

"Kubeflow - гэта родная платформа ў воблаку для аперацый машыннага навучання: канвеераў, навучання і разгортвання."

З гэтага можна лёгка вывесці, што галоўная мэта "Kubeflow" гэта:

"Зрабіце маштабаванне і разгортванне мадэлі машыннага навучання (ML) максімальна простым, дазволіўшы Kubernetes рабіць тое, што ён робіць: лёгкае, паўтаральнае і партатыўнае разгортванне ў разнастайнай інфраструктуры, разгортванне і кіраванне мікрасэрвісамі ў спалучэнні і маштабаванне па патрабаванні."

Характарыстыкі?

Сярод выдатных характарыстык "Kubeflow" можна адзначыць наступнае:

  • Уключае паслугі па стварэнні і кіраванні інтэрактыўнымі сшыткамі Юпітэра. Дазваляе наладзіць разгортванне тых жа і іншых камп'ютэрных рэсурсаў, каб адаптаваць іх да патрэб навукі дадзеных. Такім чынам, можна лёгка паэксперыментаваць з мясцовымі працоўнымі працэсамі, а потым разгарнуць іх у воблаку, калі гэта неабходна.
  • Забяспечвае ўласную аператарскую працу па навучанні TensorFlow. Які можа быць выкарыстаны для навучання мадэлі ML. У прыватнасці, аператар заданняў Kubeflow можа апрацоўваць размеркаваныя навучальныя заданні TensorFlow. Дазваляе ўладзе наладжваць навучальны кантролер на выкарыстанне працэсараў або графічных працэсараў і, такім чынам, адаптавацца да розных памераў кластараў.
  • Падтрымлівае сервіруючы кантэйнер TensorFlow для экспарту навучаных мадэляў TensorFlow у Kubernetes. Акрамя таго, Kubeflow таксама інтэграваны з Seldon Core, платформай з адкрытым зыходным кодам для разгортвання мадэляў машыннага навучання на Kubernetes і серверам NVIDIA Triton Inference Server для максімальнага выкарыстання графічнага працэсара пры разгортванні мадэляў ML / DL.
  • Уключае тэхналогію Kubeflow Pipelines. Гэта комплекснае рашэнне для разгортвання і кіравання скразнымі працоўнымі працэсамі ML. Дазваляе хутка і надзейна эксперыментаваць, планаваць і параўноўваць прагоны і разглядаць падрабязныя справаздачы па кожнай прагоне.
  • Прапануе шматфункцыянальны падмурак. Паколькі, акрамя таго, што ён вельмі добра працуе з TensorFlow, ён хутка атрымае падтрымку PyTorch, Apache MXNet, MPI, XGBoost, Chainer і многае іншае.

Больш актуальная інфармацыя пра "Kubeflow" можна атрымаць непасрэдна на вашым Афіцыйны блог.

Што такое Кубернетэс?

Улічваючы, "Kubeflow" працуе на "Кубернетэс", варта ўдакладніць у адпаведнасці з вашымі ўласнымі Афіцыйны сайт што апошняе наступнае:

"Kubernetes (K8s) - гэта платформа з адкрытым зыходным кодам для аўтаматызацыі разгортвання, маштабавання і кіравання кантэйнернымі праграмамі."

А ў выпадку, хочацца паглыбляцца далей "Кубернетэс" Вы можаце вывучыць нашы папярэднія і апошнія звязаныя публікацыі ніжэй:

звязаныя артыкулы:
Kubernetes 1.19 паступае з падтрымкай на адзін год, TLS 1.3, паляпшэннямі і многім іншым
звязаныя артыкулы:
Докер супраць Кубернетэса: перавагі і недахопы

Агульны вобраз для высноў артыкула

Заключэнне

Мы спадзяемся на гэта "карысны невялікі допіс" на «Kubeflow», цікавы і сучасны праект з адкрытым зыходным кодам у галіне глыбокага навучання, накіраваны на павелічэнне ахопу платформы з адкрытым зыходным кодам «Kubernetes »; уяўляе вялікую цікавасць і карыснасць для ўсяго «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» і вялікі ўклад у распаўсюджванне дзівоснай, гіганцкай і якая расце экасістэмы прыкладанняў «GNU/Linux».

Пакуль што, калі вам гэта спадабалася publicación, Не спыняйцеся падзяліцца ім з іншымі людзьмі на вашых любімых вэб-сайтах, каналах, групах альбо суполках сацыяльных сетак альбо сістэм абмену паведамленнямі, пажадана бясплатнымі, адкрытымі і / або больш бяспечнымі ТэлеграмаСігналМастадонт ці іншая з Fediverse, пажадана.

І не забудзьцеся наведаць нашу галоўную старонку па адрасе «FromLinux» каб даведацца больш навін, а таксама далучыцца да нашага афіцыйнага канала Тэлеграма ад DesdeLinuxУ той час як для атрымання дадатковай інфармацыі вы можаце наведаць любы Інтэрнэт-бібліятэка у якасці OpenLibra y JedIT, атрымаць доступ і прачытаць лічбавыя кнігі (PDF) па гэтай тэме альбо іншыя.


Змест артыкула адпавядае нашым прынцыпам рэдакцыйная этыка. Каб паведаміць пра памылку, націсніце тут.

Будзьце першым, каб каментаваць

Пакіньце свой каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны. Абавязковыя для запаўнення палі пазначаныя *

*

*

  1. Адказны за дадзеныя: Мігель Анхель Гатон
  2. Прызначэнне дадзеных: Кантроль спаму, кіраванне каментарыямі.
  3. Легітымнасць: ваша згода
  4. Перадача дадзеных: Дадзеныя не будуць перададзены трэцім асобам, за выключэннем юрыдычных абавязкаў.
  5. Захоўванне дадзеных: База дадзеных, размешчаная Occentus Networks (ЕС)
  6. Правы: у любы час вы можаце абмежаваць, аднавіць і выдаліць сваю інфармацыю.