Kubeflow: Paketa e Mjeteve për Mësim Makiner për Kubernetes

Kubeflow: Paketa e Mjeteve për Mësim Makiner për Kubernetes

Kubeflow: Paketa e Mjeteve për Mësim Makiner për Kubernetes

Postimi ynë sot do të merret me fushën e Mësimi Automatik (Mësimi Makiner / ML). Konkretisht në lidhje me një aplikacion me burim të hapur të quajtur "Kubeflow", e cila nga ana tjetër, punon Kubernetes. I cili, siç e dinë tashmë shumë nga ju, është një sistem me burim të hapur për automatizimin e vendosjes, shkallëzimit dhe trajtimit të aplikacioneve të kontejnerizuara.

"Kubeflow" pavarësisht se aktualisht është në dispozicion nën version i qëndrueshëm 1.2, siç duket në faqen e saj zyrtare zyrtare dhe GitHub, në Blogun e saj zyrtar, tashmë është komentuar mbi versioni tjetër 1.3. Kjo është arsyeja pse sot, ne do të thellohemi në këtë aplikacion.

Paketa e mjeteve njohëse: Burim i Hapur Deep Learning SW

Paketa e mjeteve njohëse: Burim i Hapur Deep Learning SW

Dhe si zakonisht, për ata që gjithmonë dëshirojnë të zhyten në një temë të lexuar, ne do të lëmë lidhjet e mëposhtme për postimet përkatëse të mëparshme që ju të eksploroni sapo të përfundojë ky postim:

"Pakoja Kognitive e Microsoft-it (e quajtur më parë CNTK) është një paketë mjetesh për të mësuar thellë (Machine Learning) de «Código Abierto» me potencial të madh. Alsoshtë gjithashtu falas, e lehtë për t'u përdorur dhe me cilësi të nivelit komercial që ju lejon të krijoni algoritme të thella të të mësuarit të aftë për të mësuar në një nivel afër atij të trurit të njeriut." Paketa e mjeteve njohëse: Burim i Hapur Deep Learning SW

Artikulli i lidhur:
Paketa e mjeteve njohëse: Burim i Hapur Deep Learning SW

Artikulli i lidhur:
.NET dhe ML.NET: Platformat me burim të hapur të Microsoft
Artikulli i lidhur:
TensorFlow dhe Pytorch: Platformat AI me Burim të Hapur

Kubeflow: Një projekt i mësimit të makinës së hapur

Kubeflow: Një projekt i mësimit të makinës së hapur

Çfarë është Kubeflow?

Sipas tuajat faqen zyrtare të internetit, ky projekt i hapur përcaktohet si më poshtë:

"Shtë një projekt i dedikuar për të bërë vendosjen e rrjedhës së punës të mësimit makinerik (ML) në Kubernetes të thjeshtë, të lëvizshëm dhe të shkallëzuar. Nuk ka për qëllim të rikrijojë shërbime të tjera, por të sigurojë një mënyrë të thjeshtë për të vendosur sistemet më të mira të burimit të hapur për MP në të gjithë infrastrukturat e ndryshme. Pra, kudo që shkon Kubernetes, Kubeflow mund të kandidojë."

Ndërsa, në faqen tuaj në GitHub, shkurtimisht shtoni sa vijon:

"Kubeflow është platforma vendase në re për operacionet e të mësuarit të makinës: tubacionet, trajnimi dhe vendosja."

Nga kjo, lehtë mund të nxirret se, qëllimi kryesor i "Kubeflow" është:

"Bëni shkallëzimin dhe vendosjen e modelit të mësimit makinerik (ML) sa më të lehtë të jetë e mundur, duke lejuar Kubernetes të bëjë atë që bën: Vendosje të lehta, të përsëritshme dhe të lëvizshme në një infrastrukturë të larmishme, vendosjen dhe menaxhimin e mikro-shërbimeve të shoqëruar lirshëm dhe shkallën e kërkesës."

Karakteristikat?

Ndër karakteristikat e shquar të "Kubeflow" Mund të përmendim:

  • Përfshin shërbime për të krijuar dhe menaxhuar fletoret interaktive të Jupiterit. Lejimi i personalizimit të vendosjes së të njëjtave dhe burimeve të tjera kompjuterike për t'i përshtatur ato me nevojat e shkencës së të dhënave. Kështu, duke e bërë të lehtë të eksperimentosh me rrjedhat e punës lokale, dhe pastaj t'i vendosësh ato në re kur është e nevojshme.
  • Ofron një operator pune me porosi për trajnimin TensorFlow. Cili mund të përdoret për të trajnuar një model ML. Në veçanti, operatori i punës i Kubeflow mund të trajtojë punët e shpërndara të trajnimit TensorFlow. Lejimi i fuqisë për të konfiguruar kontrolluesin e trajnimit të përdorë CPU-të ose GPU-të, dhe kështu të përshtatet me madhësi të ndryshme të grupeve.
  • Mbështet një enë shërbyese TensorFlow për eksportimin e modeleve të trajnuar TensorFlow në Kubernetes. Për më tepër, Kubeflow është i integruar gjithashtu me Seldon Core, një platformë me burim të hapur për vendosjen e modeleve të të mësuarit të makinës në Kubernetes dhe NVIDIA Triton Inference Server për të maksimizuar përdorimin e GPU kur vendos modelet ML / DL në shkallë.
  • Përfshin teknologjinë e tubacioneve Kubeflow. E cila është një zgjidhje gjithëpërfshirëse për vendosjen dhe menaxhimin e rrjedhave të punës ML nga njëra në tjetrën. Lejimi i eksperimentimit të shpejtë dhe të besueshëm, për caktimin dhe krahasimin e ekzekutimeve, dhe rishikimin e raporteve të hollësishme për secilin ekzekutim.
  • Ofron një themel multi-kornizë. Meqenëse, përveç që punon shumë mirë me TensorFlow, së shpejti do të ketë mbështetje për PyTorch, Apache MXNet, MPI, XGBoost, Chainer etj.

Më shumë informacione të azhurnuara për "Kubeflow" mund të merret direkt në tuajin Blog zyrtar.

Çfarë është Kubernetes?

Duke pasur parasysh, "Kubeflow" punon në "Kubernetes", ia vlen të specifikoni sipas tuajit faqen zyrtare të internetit se kjo e fundit është si vijon:

"Kubernetes (K8s) është një platformë me burim të hapur për automatizimin e vendosjes, shkallëzimit dhe menaxhimit të aplikacioneve të kontejnerizuara."

Dhe në rast të, dëshironi të thelloheni "Kubernetes" Ju mund të eksploroni botimet tona të mëparshme dhe të fundit të lidhura më poshtë:

Artikulli i lidhur:
Kubernetes 1.19 arrin me një vit mbështetje, TLS 1.3, përmirësime dhe më shumë
Artikulli i lidhur:
Docker vs Kubernetes: avantazhet dhe disavantazhet

Imazh gjenerik për përfundimet e artikullit

Përfundim

Ne shpresojmë që kjo "post i dobishëm i vogël"«Kubeflow», një projekt interesant dhe modern me burim të hapur në fushën e të mësuarit të thellë, i bërë për të rritur shtrirjen e platformës me burim të hapur «Kubernetes »; është me interes dhe dobi të madhe, për të gjithë «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» dhe me një kontribut të madh në përhapjen e ekosistemit të mrekullueshëm, gjigant dhe në rritje të zbatimeve të «GNU/Linux».

Tani për tani, nëse ju pëlqeu kjo publicación, Mos u ndal ndajnë atë me të tjerët, në faqet e internetit, kanalet, grupet ose komunitetet tuaja të preferuara të rrjeteve sociale ose sistemeve të mesazheve, mundësisht falas, të hapur dhe / ose më të sigurt si telegramSinjalMastodont ose një tjetër i Gjithësia, mundësisht.

Dhe mos harroni të vizitoni faqen tonë në «Nga Linux» për të eksploruar më shumë lajme, si dhe për t'u bashkuar me kanalin tonë zyrtar të Telegram nga DesdeLinuxNdërsa, për më shumë informacion, mund të vizitoni cilindo Biblioteka online si OpenLibra y jedit, për të hyrë dhe lexuar libra dixhitalë (PDF) mbi këtë temë ose të tjera.


Përmbajtja e artikullit i përmbahet parimeve tona të etika editoriale. Për të raportuar një gabim klikoni këtu.

Bëhu i pari që komenton

Lini komentin tuaj

Adresa juaj e emailit nuk do të publikohet. Fusha e kërkuar janë shënuar me *

*

*

  1. Përgjegjës për të dhënat: Miguel Ángel Gatón
  2. Qëllimi i të dhënave: Kontrolloni SPAM, menaxhimin e komenteve.
  3. Legjitimimi: Pëlqimi juaj
  4. Komunikimi i të dhënave: Të dhënat nuk do t'u komunikohen palëve të treta përveç me detyrim ligjor.
  5. Ruajtja e të dhënave: Baza e të dhënave e organizuar nga Occentus Networks (BE)
  6. Të drejtat: Në çdo kohë mund të kufizoni, rikuperoni dhe fshini informacionin tuaj.