Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集,提供了 Tensorflow, Pytorch 等等机器/深度学习的计算框架,同时构建容器工作流 Argo 的集成,称为 Pipeline。关于其部署,最新版本的本地部署有很多问题,Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的,所以如果不是在 GCP 上部署,会可能碰到各种各样的问题。
Kubeflow 集成了机器学习的很多组件,比如训练、调参、模型部署,也包括了像 Tensorflow, Pytorch 等框架的支持。另外就是其还提供了 Pipeline 组件,用于用户定义机器学习的流程,从开始 -> 训练 -> 保存模型,等常见的机器学习任务流。
Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署,自然是访问不到 GCP 的,所以根据官网,总结了一些构建 Pipeline 的流程。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
作为 AI 时代的 DevOps,MLOPS 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程,为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 Kubernetes 的应用爆发,企业也积极投身建设基于 Kubernetes 的 AI 平台,充分利用 K8s 生态提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列(观看回放 | 下载讲义) 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
Kubeflow项目致力于使机器学习(ML)工作流在Kubernetes环境达到部署简单,可移植且可扩展的目的。Kubeflow的目标不是重新创建其他服务,而是提供一种直接的方式来将机器学习(ML)的同类最佳的开源系统部署到各种Kubernetes环境的基础结构中。Kubeflow项目希望在运行Kubernetes的任何地方,您都应该能够轻松、快速的运行Kubeflow。
前面文章介绍过如何通过 Pipeline 来构建工作流,因为 Kubeflow 主要是在机器学习的场景下使用的,那么本文就简单介绍一下怎么构建一个简单 ML 的工作流。
CNCF 技术监督委员会(TOC)[1]投票接受Kubeflow[2]作为 CNCF 孵化项目。
为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求,灵雀云近日推出了云原生 MLOps 解决方案,帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。
张望,腾讯高级工程师,从事云上 GPU 和分布式训练加速,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 单嘉鑫,字节跳动软件工程师,从事基础架构及开源工作,主要关注在Kubernetes、Serverless、ML 领域。 分布式训练与 Kubeflow 当开发者想要讲深度学习的分布式训练搬上 Kubernetes 集群时,首先想到的往往就是 Kubeflow 社区中形形色色的 operators,如 tf-operator、mpi-operator。 这些服务于各种深度学习训练(Tensor
近期组内掌管的资源利用效率不够高,我们正在想办法在混部集群(游戏+离线任务),多跑一些离线任务。平台之前提供过一些大规模机器学习的模块给算法同学使用,效果不错,但是因为交互以及和 K8S 的集成问题,还有就是人力问题,没有做的很好,最近调研了一些 tf-operator,准备底层进行整合,给用户提供更好的机器学习训练的体验。
Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合,内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目,比如Jupyter、tfserving、Katib、Fairing、Argo等。可以针对机器学习的不同阶段:数据预处理、模型训练、模型预测、服务管理等进行管理。只要安装了k8s,可以在本地、机房、云环境中部署。
译者|李建盛 编辑|Emily 背景介绍 Kubeflow 旨在让机器学习能够更加容易、可移植、可扩展的在 Kubernetes 上运行。其目的并不是简单的重新制造一个服务,而是希望提供一个更为直接的开源解决方案。目前 Kubeflow 的 GitHub 仓库所包括的内容有: 一份 JupyterHub ,用于交互式的创建和管理 Jupyter 笔记。 一个 TensorFlow 训练控制器,可以一键设定,配置使用 CPU 和 GPU 以及调整集群的规模。 一个 TF 服务容器。 项目情况 根据其官方的
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
先解释一个东西:MDLC模型开发生命周期。用来描述一个机器学习模型开发的全过程:从data explore到model deployment。(这词也不是什么专有名词,明显是从PDLC/SDLC拿过来用的)。
Kubeflow是Kubernetes上的一个端到端的机器学习平台,其目标是使机器学习工作流的部署变得简单、可移植和可扩展。它在数据科学家和ML工程师中获得了显著的吸引力,并拥有出色的社区和行业支持。
(本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师,联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。)
Google Cloud今天宣布推出Kubeflow Pipelines,以促进企业内部的协作,并进一步实现AI的访问民主化。Kubeflow Pipelines免费提供,并且是开源的。
写完上次的 MLOps 主题文章后,接下来计划写一篇机器学习与云原生结合的文章。不过个人在这块的经验并不多,还在各种学习和素材积累中。今天先来闲聊一些最近一阵子对云原生这个火热话题的一些发散性遐想。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时,其应用也逐渐在各个领域发酵,而该工具能调度庞大规模容器集群的能力,也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日,由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示,虽然该项目仅成立5个多月,但是目前在GitHub上,已经有超过3,000名用户收藏该项目,“而在GitHub平台的关注热度,Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中,共依赖三个核心功能,
Airflow[1]是一个分布式任务调度框架,可以把具有上下级依赖关系的工作流组装成一个有向无环图[2]; 有向无环图长得就如下一般:
安装条件,可以在 Kubeflow requirements 找到,具体贴出来,因为版本不同,以及 K8S 一些自定义配置会对部署造成影响。
从官网这段介绍可以看出,Kubeflow与Kubernetes是形影不离的。总的来说,Kubeflow是 google 开源的一个基于 Kubernetes的 ML workflow 平台,其集成了大量的机器学习工具,比如用于交互性实验的 jupyterlab 环境,用于超参数调整的 katib,用于 pipeline 工作流控制的 argo workflow等。作为一个“大型工具箱”集合,kubeflow 为机器学习开发者提供了大量可选的工具,同时也为机器学习的工程落地提供了可行性工具。
MindSpore是来自华为的一个新的开源深度学习训练/推理框架,可用于移动、边缘和云场景。
内容来源:2018 年 04 月 22 日,才云科技创始人兼CEO张鑫在“全球首发| Kubeflow Meetup 4.22 杭州场,开拓 AI 新视野”进行《从 Google TFX 到 Kubeflow:容器化交付敏捷 AI 平台》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
分布式的 XGBoost 可以用 Spark 来跑,当然也支持用其他分布式的方法去跑,比如用 XGBoost Operator,可以很轻松的实现 XGBoost 算法的分布式执行。
作者薛磊,腾讯高级软件工程师,服务于腾讯星辰算力平台,是Kubeflow的maintainer以及Volcano、 Kubernetes等其他开源项目的贡献者,致力于通过开源项目以及云原生架构改进AI基础架构,提升算法工程师以及整体AI研发的工程效率。
12月初召开的 CNCF KubeCon 中国线上虚拟会议上,我们 VMware 云原生实验室的工程师王方驰和社区合作伙伴做了一个演讲分享:用KFServing加速联邦学习模型的部署。该演讲介绍了我们把联邦学习和云原生技术有机结合的方法,实现了安全可靠的云原生联邦学习平台,并且贡献到 FATE / KubeFATE 的开源项目中。
Argo是一个开源原生容器工作流引擎用于在Kubernetes上开发和运行应用程序。Argo Workflow流程引擎,可以编排容器流程来执行业务逻辑,在20年4月8日进入CNCF孵化器组。
Cloudflare 的博客介绍了他们的 MLOps 平台和大规模运行人工智能(AI)部署的最佳实践。包括 WAF 攻击评分、僵尸管理和全球威胁识别在内的 Cloudflare 的产品,都依赖于不断发展的机器学习(ML)模型。这些模型在增强客户保护和支持服务方面都发挥着关键的作用。Cloudflare 在公司全网中提供 ML 方面取得了无与伦比的规模,突出了稳健 ML 培训方法的重要性。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下。为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator[1],将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU。这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式
我们的AI入门课程已经讲过两节了,前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容,第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说,工欲善其事,必先利其器,这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室,并穿插一些小Demo,为后面的AI学习实践做好准备。
前言:12月19日,在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。
Datainsight(数据挖掘平台):数据挖掘是TBDS产品体系下负责算法开发和应用的模块,DataInsight产品会搭建模型训练、推理平台和应用服务平台,聚焦机器学习场景;产品定位于MLOps,帮助用户建立快速迭代训练和部署的能力,并且利用TBDS多租户权限体系确保资源隔离,让用户能够基于TBDS大数据平台更好的挖掘数据的商业价值。
GPUManager 基于 GPU 驱动封装实现,用户需要对驱动的某些关键接口(如显存分配、cuda thread 创建等)进行封装劫持,在劫持过程中限制用户进程对计算资源的使用,整体方案较为轻量化、性能损耗小,自身只有 5% 的性能损耗,支持同一张卡上容器间 GPU 和显存使用隔离,保证了编码这种算力利用率不高的场景开发者可以共享 GPU,同时在同一块调试时资源不会被抢占。
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。
Kubernetes 领域继续爆炸式增长,本篇文章将会分享一些值得关注的公司的候选名单。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决,而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术,使得多机通信效率大幅提升,但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率,仍然是目前公有云厂商亟需解决的
项目地址:https://github.com/shikanon/cloudnative-technical-manual
腾讯云运营着国内云厂商中最大规模的容器集群,支撑游戏、微信、广告等业务的数十亿计用户。腾讯云企业级容器云平台TKE,弹性容器EKS,以及服务网格Tencent Cloud Mesh,基于成熟的Kubernetes技术和生态,帮助企业实现容器的混合云部署,并为用户提供了开箱即用的云原生服务网络管控平台。
冯克环,腾讯云异构计算研发工程师,专注于云上 AI 训练加速相关技术,对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累,目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐,腾讯云网络虚拟化研发工程师,在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作,在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验,目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使
这是 PaperDaily 的第27篇文章 Kubeflow #用于 Kubernetes 的机器学习工具库 Kubeflow 是由 Google 发布的机器学习工具库,能方便用户在 Kubernetes 上部署机器学习平台。Kuberflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的途径找到最佳 OSS 解决方案。 项目链接 https://github.com/google/kubeflow Skorch #兼容 Scikit-Learn的 PyTorch 神经网络库 一个封装在 PyTorch
O2OA团队于2019年01月04日正式发布了移动端源码,包括安卓APP以及IOSAPP。
在近日GDG举办的“AI 隐私保护:探索跨域数据的安全流动”活动中,VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟,分享了云原生联邦学习平台的题目。 回放链接请戳👇 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据,但数据的现状并不理想,存在数据孤岛、数据分布不均的问题。为了解决数据方面的问题,有三种常见的解决方案:生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习,此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比,传统的机器学习是模
我们有一个环境,其中包含分属三个不同供应商(AWS、GCP 和私有云)的三个集群,我们希望不同集群中运行的应用能够互相通信,以及:
最近,关于数据科学家的工作应该包含哪些,有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的,其中包括了解比较底层的基础设施工具,如 Kubernetes(K8s)和资源管理。本文旨在说明,虽然数据科学家具备全栈知识有好处,但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用,那么即使他们不了解 K8s,依然可以专注于实际的数据科学工作,而不是编写有效的 YAML 文件。
你的书架,由我承包 盆友们,周五啦!来一起搞事情吧! 回血赠书第7期带着Kubernetes书单来啦! 作为云原生环境下非常热门的开源技术,K8s能够帮助我们更好地拥抱云原生,加速创新! 马上进入12月了,趁着最后一个月,跟着博文菌再冲刺一波!学起来! -------------- 本次赠书活动将产生10位同学,可从书单中任选一本带回家,快拉上你的小伙伴们参与进来吧! 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ノ""" 1 《阿里云数字新基建系列:云原生操作系统Kubernetes》 2 《Kuber
▊《Kubeflow:云计算和机器学习的桥梁》 何金池 等 著 电子书售价:39.5元 2020年08月出版 当前的IT界有两大高速列车,一是以“Kubernetes”为标杆技术的云计算,二是以“Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来,成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世,有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架,提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈,包括机器学习的流程编排技
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
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