kubeflow系列(二):kubeflow基础组件介绍

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ambassador 微服务网关

argo 用于任务工作流编排

centraldashboard kubeflow的dashboard看板页面

tf-job-operator 层厚学习框架引擎,另另有1个基于tensorflow构建的CRD,资源类型kind为TFJob

tensorboard tensorflow的训练可视化UI界面

katib 超参数服务器

pipeline 另另有1个机器学习的工作流组件

jupyter 另另有1个交互式业务IDE编码环境

pipeline 是另另有1个可视化的kubeflow任务工作流(Workflow),定义了另另有1个有向无环图描述的流水线,流水线中每一步流程是由容器定义组成的组件。

tenserflow serving 提供另另有1个稳定的接口,供用户调用,来应用该模型,serving 通过模型文件直接创建模型即服务(Model as a service)

jupyter 是最大限度的利用交互式的工作,他的主要工作体现利用交互式的操作帮助用户快速理解数据和测试评估模型。

另另有1个建模任务下来主要可不不需要 分为四大块任务

主要包括另另有1个模块jupyter-web-appnotebook-controller, jupyter 架构:

kubeflow的全版形状可不不需要 看他的kustomize安装文件:

为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。

挂载日志文件,创建 tensorboard 可视化服务

运行步骤:

kubeflow 最刚开始基于tf-operator,已经 随着项目发展最后变成另另有1个基于云原生构建的机器学习任务工具大集合。从数据分发,验证,到模型训练和服务发布,几乎所有步骤的小组件 Kubeflow 都提供外理方案的组件:

另另有1个机器学习任务从刚开始到刚开始主要分为了四大任务,Kubeflow的各项功能可不不需要 说也不围绕这四项任务构建的。

也可不不需要 用 jupyterhub 代替jupyter, jupyterhub提供了更多功能, jupyterhub 形状:

kubeflow系列(一):基于国内阿里云镜像外理kubeflow一键安装

kubeflow特点:

pipeline主要分为八次要:

TFJob 是将 tensorflow 的分布式架构基于 k8s 构建的两种CRD: