Kubeflow: Sada nástrojov pre strojové učenie pre Kubernetes

Kubeflow: Sada nástrojov pre strojové učenie pre Kubernetes

Kubeflow: Sada nástrojov pre strojové učenie pre Kubernetes

Náš dnešný príspevok sa bude zaoberať oblasťou Automatické učenie (strojové učenie / ML). Konkrétne o otvorenú aplikáciu s názvom „Kubeflow“, na ktorej zase pracuje Kubernetes. Čo, ako už mnohí viete, je otvorený systém na automatizáciu nasadenia, škálovania a manipulácie s kontajnerovými aplikáciami.

„Kubeflow“ napriek tomu, že je v súčasnosti k dispozícii pod stabilná verzia 1.2, ako sa uvádza na jeho oficiálnej oficiálnej webovej stránke a GitHub, na jeho oficiálnom blogu je už komentovaný ďalšia verzia 1.3. Preto sa dnes tejto aplikácii ponoríme.

Cognitive Toolkit: Open Source Deep Learning SW

Cognitive Toolkit: Open Source Deep Learning SW

A ako to už býva, pre tých, ktorí sa vždy chcú venovať čítanej téme, ponecháme nasledujúce odkazy na súvisiace predchádzajúce príspevky, ktoré vám po dokončení tohto príspevku budú preskúmať:

"Microsoft Cognitive Toolkit (predtým CNTK) je sada nástrojov pre hlboké vzdelávanie (Machine Learning) de «Código Abierto» s obrovským potenciálom. Je to tiež bezplatná, ľahko použiteľná a komerčná kvalita, ktorá vám umožňuje vytvárať algoritmy hlbokého učenia schopné učiť sa na úrovni blízkej úrovni ľudského mozgu." Cognitive Toolkit: Open Source Deep Learning SW

Cognitive Toolkit: Open Source Deep Learning SW
Súvisiaci článok:
Cognitive Toolkit: Open Source Deep Learning SW
.NET a ML.NET: Platformy Microsoft Open Source
Súvisiaci článok:
.NET a ML.NET: Platformy Microsoft Open Source
TensorFlow a Pytorch: Open Source AI platformy
Súvisiaci článok:
TensorFlow a Pytorch: Open Source AI platformy

Kubeflow: Projekt otvoreného strojového učenia

Kubeflow: Projekt otvoreného strojového učenia

Čo je Kubeflow?

Podľa tvojho oficiálna webová stránkaje tento otvorený projekt definovaný takto:

"Je to projekt zameraný na to, aby bolo nasadenie pracovných postupov strojového učenia (ML) na Kubernetes jednoduché, prenosné a škálovateľné. Účelom nie je znovuvytvoriť ďalšie služby, ale poskytnúť jednoduchý spôsob nasadenia najlepších otvorených systémov pre ML v rámci rôznych infraštruktúr. Takže kdekoľvek beží Kubernetes, môže bežať aj Kubeflow."

Zatiaľ, na vašom webe na adrese GitHub, krátko pridajte toto:

"Kubeflow je natívna platforma v cloude pre operácie strojového učenia: kanály, školenie a nasadenie."

Z toho možno ľahko odvodiť, že hlavný cieľ „Kubeflow“ Je to:

"Umožnite škálovanie a nasadenie modelu strojového učenia (ML) čo najjednoduchšie tým, že umožníte spoločnosti Kubernetes robiť to, čo robí: ľahké, opakovateľné a prenosné nasadenie v rámci rozmanitej infraštruktúry, nasadenie a správa mikroslužieb voľne spojené a škálovateľné na požiadanie."

Charakteristiky?

Medzi pozoruhodné vlastnosti „Kubeflow“ Môžeme spomenúť nasledovné:

  • Zahŕňa služby na vytváranie a správu interaktívnych notebookov Jupiter. Umožnenie prispôsobiť nasadenie rovnakých a iných počítačových zdrojov tak, aby sa prispôsobili potrebám dátovej vedy. Vďaka tomu je ľahké experimentovať s miestnymi pracovnými tokmi a potom ich v prípade potreby nasadiť do cloudu.
  • Poskytuje vlastného operátora školenia TensorFlow. Ktoré môžu byť použité na trénovanie ML modelu. Obzvlášť operátor úloh Kubeflow môže spracovávať distribuované školiace úlohy TensorFlow. Umožnenie napájania konfigurovať tréningový radič tak, aby používal CPU alebo GPU, a tak sa prispôsobovať rôznym veľkostiam klastrov.
  • Podporuje obslužný kontajner TensorFlow na export trénovaných modelov TensorFlow do Kubernetes. Okrem toho je Kubeflow integrovaný aj do Seldon Core, platformy s otvoreným zdrojom na nasadenie modelov strojového učenia na Kubernetes, a NVIDIA Triton Inference Server na maximalizáciu využitia GPU pri nasadení modelov ML / DL vo veľkom.
  • Zahŕňa technológiu Kubeflow Pipelines. Čo je komplexné riešenie pre nasadenie a správu komplexných pracovných postupov ML. Umožňujú rýchle a spoľahlivé experimenty, plánovanie a porovnanie behov a kontrolu podrobných správ o každom behu.
  • Ponúka viacrámcový základ. Pretože okrem toho, že bude veľmi dobre spolupracovať s TensorFlow, čoskoro bude mať podporu aj pre PyTorch, Apache MXNet, MPI, XGBoost, Chainer a ďalšie.

Viac aktuálnych informácií o „Kubeflow“ možno získať priamo na vašom Oficiálny blog.

Čo je Kubernetes?

Vzhľadom na „Kubeflow“ pracuje na „Kubernetes“, stojí za to špecifikovať podľa svojich vlastných oficiálna webová stránka to je nasledovné:

"Kubernetes (K8s) je platforma otvoreného zdroja na automatizáciu nasadenia, škálovania a správy kontajnerových aplikácií."

A v prípade, že chcete prehĺbiť „Kubernetes“ Nižšie si môžete prezrieť naše predchádzajúce a najnovšie súvisiace publikácie:

Súvisiaci článok:
Kubernetes 1.19 prichádza s jednoročnou podporou, TLS 1.3, vylepšeniami a ďalšími
Docker vs. Kubernetes
Súvisiaci článok:
Docker vs Kubernetes: výhody a nevýhody

Všeobecný obraz záverov článku

Záver

V to dufame "užitočný malý príspevok" na «Kubeflow», zaujímavý a moderný projekt otvoreného zdroja v oblasti hlbokého vzdelávania, zameraný na zvýšenie dosahu platformy otvoreného zdroja «Kubernetes »; je veľmi zaujímavý a užitočný pre celú spoločnosť «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» a veľmi prispieva k rozšíreniu nádherného, ​​gigantického a rastúceho ekosystému aplikácií systému «GNU/Linux».

Zatiaľ sa vám to páčilo publicación, Nezastavuj zdieľať to s ostatnými na svojich obľúbených webových stránkach, kanáloch, skupinách alebo komunitách sociálnych sietí alebo systémov správ, najlepšie bezplatných, otvorených a / alebo bezpečnejších ako telegramSignáluMastodon alebo iný z Fediverse, prednostne.

A nezabudnite navštíviť našu domovskú stránku na adrese «DesdeLinux» preskúmať viac noviniek a tiež sa pripojiť k nášmu oficiálnemu kanálu Telegram z DesdeLinuxZatiaľ čo pre viac informácií môžete navštíviť ktorúkoľvek z nich Online knižnica ako OpenLibra y jedit, prístup a čítanie digitálnych kníh (PDF) o tejto téme alebo iných.


Zanechajte svoj komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená. Povinné položky sú označené *

*

*

  1. Zodpovedný za údaje: Miguel Ángel Gatón
  2. Účel údajov: Kontrolný SPAM, správa komentárov.
  3. Legitimácia: Váš súhlas
  4. Oznamovanie údajov: Údaje nebudú poskytnuté tretím stranám, iba ak to vyplýva zo zákona.
  5. Ukladanie dát: Databáza hostená spoločnosťou Occentus Networks (EU)
  6. Práva: Svoje údaje môžete kedykoľvek obmedziť, obnoviť a vymazať.